KR20220122729A - 행동-변화 프로그램에서 개인을 돕기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
사용자에 고유한 맞춤화된 콘텐츠를 제공함으로써 행동-수정 프로그램과 그 프로그램 중에 있는 사용자 사이의 전자적 상호작용을 향상시키는 방법들 및 시스템들. 시스템들 및 방법은 개인-사용자에 대한 코치-상담사 조력을, 또는 자동화된 콘텐츠 전달을 가능하게 한다.
Description
관련 출원
본 출원은 2019년 12월 30일자로 출원된 미국 가출원 제62/955,214호 및 2019년 12월 30일자로 출원된 미국 가출원 제62/955,219호의 정규 출원이며, 이들 각각의 전체는 참고로 포함된다.
기술분야
본 개시는 사용자에 고유한 맞춤화된 콘텐츠를 제공함으로써 행동-수정 프로그램과 그 프로그램 중에 있는 사용자 사이의 전자적 상호작용을 향상시키는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 시스템들 및 방법은 개인-사용자에 대한 코치-상담사 조력을, 또는 자동화된 콘텐츠 전달을 가능하게 한다.
행동 수정 프로그램은 프로그램에 등록된 또는 프로그램을 따르는 개인(예를 들어, 개인-사용자)이 신체적 및/또는 정신적 건강을 개선하려는 시도로 바람직하지 않은 행동을 줄이거나 중단하는 것을 도우려고 시도하는 그러한 프로그램을 포함한다. 많은 행동 수정 프로그램은 부정적 및 긍정적 강화, 제한 부과, 목표 설정, 및 개인-사용자의 조절(conditioning)을 포함하는 기법에 의해 행동을 변화시키거나 원치 않는 행동을 감소시키려고 시도한다.
행동 수정 프로그램의 성공률은 궁극적으로 프로그램에서의 개인-사용자의 액션에 의존하기 때문에, 그러한 개인-사용자들이 프로그램에 참여할 때 그들에 대한 지원을 제공하는 것이 극히 중요하다. 따라서, 효과적인 코칭은 종종 그러한 행동-수정 프로그램들의 성공률을 개선할 수 있다.
많은 경우들에서, 건강에 해로운 행동들이 상당한 기간들에 걸쳐 학습된다. 따라서, 그러한 행동들을 잊으려고 시도하고 있는, 또는 미래의 행동들을 변경하려고 시도하고 있는 개인은 그 개인-사용자에 고유한 많은 인자들에 따라 서로 다른 상이한 레벨들의 어려움에 직면할 수 있다. 따라서, 그 개인-사용자를 도우려고 시도하는 임의의 코치는 코치가 그 개인-사용자에 고유한 정보를 통합하는 코칭 기법들을 사용할 수 있다면 더 효과적일 것이다 - 그 정보가 개인의 배경이든지 또는 프로그램에서의 개인-사용자의 활동/행동이든지 간에 -. 예를 들어, 행동-수정 프로그램의 초기 단계에 있는 개인-사용자는 행동-수정 프로그램을 완료했지만 수정된 행동의 지속적인 준수를 위해 관여된 상태로 있는 개인-사용자와는 상이한 유형의 코칭 지원을 요구할 수 있다. 더욱이, 프로그램을 엄격히 따르고 있는 개인-사용자에 대한 코칭 지원은 프로그램을 준수하는 상태로 있는 데 실패한 다른 사용자에 의해 요구되는 코칭 지원과는 다를 것이다.
임의의 행동 수정 프로그램들의 개인 사용자들에 대한 개선된 그리고 효과적인 코칭 지원을 제공할 필요성이 남아 있다. 본 개시는 흡연 중단 프로그램에 대해 논의하지만, 본 개시는 베이핑(vaping) 중단, 니코틴 추가, 체중 감량, 약물 이행, 중독, 우울증 다루기, 신체적 및/또는 정신적 활동 증가 등에 관하여 개인들을 돕는 그러한 프로그램들을 포함하지만 이로 제한되지 않는, 임의의 수의 행동 수정 프로그램들에 유익할 수 있다.
본 명세서에 설명된 시스템 및 방법들은 개인화된 코칭 및 개인화된 프로그램 피드백 - 이들 둘 모두는 개인 사용자 또는 프로그램에서의 개인 사용자의 활동에 고유함 - 을 통해 행동-수정 프로그램에서 개인을 돕는 것을 허용한다. 일례에서, 행동-수정 프로그램은 흡연 중단 프로그램이다. 그러나, 본 명세서에 설명된 방법들 및 시스템들의 추가적인 변형들이 임의의 수의 행동 수정 프로그램들에 적용될 수 있다. 본 명세서에 개시된 방법들 및 시스템들의 또 추가적인 변형들은 개인 사용자로부터의 생물학적 피드백/측정치들을 사용하는 행동-수정 프로그램들을 포함한다.
본 개시는 행동-수정 프로그램에 참여하는 개인-사용자를 돕는 코치-상담사 사이의 전자적 상호작용을 향상시키는 방법들을 포함한다. 예를 들어, 그러한 방법은 코치-상담사와 개인-사용자 사이의 전자적 상호작용 동안 정보의 데이터베이스에 대한 전자적 액세스를 제공하는 단계로서, 정보의 데이터베이스는 개인-사용자에 고유한 복수의 사용자-고유의 입력 데이터를 포함하고, 복수의 사용자-고유의 입력 데이터의 적어도 일부는 이전에 수집되는, 상기 코치-상담사와 개인-사용자 사이의 전자적 상호작용 동안 정보의 데이터베이스에 대한 전자적 액세스를 제공하는 단계; 전자적 상호작용 동안 행동-수정 프로그램에서의 개인-사용자의 활동에 관한 이력 정보(historical information)를 포함하는 배경 데이터를 코치-상담사에게 전자적으로 디스플레이하여, 코치-상담사가 전자적 상호작용 동안 개인-사용자에 관한 이력 정보를 검토할 수 있게 하는 단계; 행동-수정 프로그램에 적용 가능한 일반적인 정보의 데이터베이스로부터의 통신 토픽의 적어도 하나의 프롬프트를 코치-상담사에게 전자적으로 공급하는 단계로서, 적어도 하나의 프롬프트는 코치-상담사와 개인-사용자 사이의 상호작용의 효율성 및 정확도를 개선하여 코치-상담사가 행동-수정 프로그램에서 개인-사용자를 돕기 위한 코칭 토픽을 제공하는, 상기 행동-수정 프로그램에 적용 가능한 일반적인 정보의 데이터베이스로부터의 통신 토픽의 적어도 하나의 프롬프트를 코치-상담사에게 전자적으로 공급하는 단계; 및 적어도 하나의 프롬프트를 개인-사용자에게 코치-메시지로서 전자적으로 송신하는 단계를 포함할 수 있다.
방법들의 변형들은 개인-사용자 사이코그래픽 정보(psychographic information)의 제1 서브세트, 개인-사용자 개인 정보의 제2 서브세트, 개인-사용자 생물학적 입력 데이터의 제3 서브세트, 및/또는 이들의 조합 중 적어도 하나를 포함하는 사용자-고유의 데이터를 포함할 수 있다. 추가적인 변형들에서, 사용자-고유의 데이터는 개인-사용자 생물학적 입력 데이터의 서브세트와 함께, 개인-사용자 사이코그래픽 정보의 제1 서브세트 및 개인-사용자 개인 정보의 제2 서브세트 중 적어도 하나, 임의의 추가적인 정보 및/또는 이들의 조합을 포함한다.
본 명세서에 설명된 방법들 및 시스템들의 변형들은 적어도 하나의 프롬프트를 전자적으로 송신하는 것이 코치-상담사로부터의 입력 없이 자동으로 발생하는 방법들을 포함할 수 있다. 대안적으로, 또는 조합하여, 적어도 하나의 프롬프트를 전자적으로 송신하는 것은 코치-상담사로부터의 입력을 요구한다.
방법들 및 시스템들의 변형들은 코치-상담사를 위한 전자 보고 인터페이스를 확립하는 것을 추가로 요구할 수 있으며, 여기서 전자 보고 인터페이스는 코치-상담사가 행동-수정 프로그램에 참여한 복수의 사용자들로부터의 정보를 포함하는 배치 데이터(batch data)의 데이터베이스에 전자적으로 액세스할 수 있게 한다.
정보의 데이터베이스는 개인-사용자의 행동 요약을 추가로 포함할 수 있으며, 여기서 행동 요약은 개인-사용자로부터의 생물학적 입력 데이터와 개인-사용자에 의해 공급된 복수의 행동 데이터 중 적어도 하나의 연관을 포함하고, 행동 데이터는 비-생물학적이다.
정보의 데이터베이스는 사용자의 활동들을 모니터링함으로써 자동으로 업데이트될 수 있고/있거나, 코치-상담사가 개인-사용자에 관한 정보의 데이터베이스를 업데이트할 수 있다.
추가적인 변형에서, 정보의 데이터베이스 내의 개인-사용자 개인 정보의 제2 서브세트는 개인-사용자에 관한 배경, 특성들, 인구통계, 및 이전 노트(previous note)들로 이루어진 그룹으로부터의 정보를 포함한다. 방법의 변형들은 사용자의 마일스톤(milestone)들 및 타겟(target)들을 포함하는 개인-사용자 사이코그래픽 정보의 제1 서브세트를 포함할 수 있다.
방법 및 시스템들의 변형들에서, 데이터를 디스플레이하는 것은 개인-사용자와 코치-상담사 사이의 대화 이력을 디스플레이하는 것을 포함한다.
프롬프트들은 다수의 교번 사용자들에게 적용 가능한 재사용 가능 프롬프트들일 수 있다. 추가적으로, 또는 대안적으로, 적어도 하나의 프롬프트는 부분적으로 작성된 진술서를 포함할 수 있으며, 여기서 코치-상담사는 진술서를 개인-사용자에게 전송하기 전에 부분적으로 작성된 진술서를 완성해야 한다.
방법들의 변형들은 코치-상담사가 적어도 하나의 프롬프트를 선택하는 것을 포함하며, 여기서 적어도 하나의 프롬프트는 적어도 하나의 프롬프트가 코치-상담사에 의해 선택될 때 미리 채워지는 인코딩된 변수들을 포함한다.
본 명세서에 설명된 방법들 및 시스템들은 프롬프트가 플레이스홀더(placeholder)들을 포함하는 경우와 같은, 체크들을 포함할 수 있고, 방법은 코치-상담사가 플레이스홀더들을 텍스트로 대체할 때까지 적어도 하나의 프롬프트를 전자적으로 송신하는 것을 방지하는 단계를 추가로 포함한다.
방법의 다른 변형은 관련 카테고리를 할당하기 위해 코치-메시지를 태깅(tagging)하는 단계를 포함한다. 관련 카테고리는 트리거 또는 행동을 포함할 수 있다.
몇몇 변형들에서, 코치-메시지가 사용자에 관한 정보의 데이터베이스에 추가되고, 비공개 또는 공개로 될 수 있다.
방법의 추가적인 변형들은 코치-상담사가 정보의 데이터베이스로부터 데이터를 선택할 수 있게 하는 단계를 포함하며, 이는 코치-상담사가 적어도 하나의 프롬프트의 콘텐츠에 의해 검색할 수 있게 하는 단계를 포함한다.
본 명세서에서 논의된 프롬프트들은 코치-상담사와의 스타일 유사성을 유지하도록 변경될 수 있다.
추가적인 변형들에서, 방법은 개인-사용자로부터의 조회에 기초하여 자동화된 메시지를 선택하고, 자동화된 메시지를 개인-사용자에게 자동으로 송신하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.
본 명세서에 개시된 행동 수정 프로그램들은 담배 흡연, 베이핑, 알코올 소비, 담배의 사용, 마약의 사용으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 행동을 방지하는 것을 포함할 수 있다.
본 개시는 또한 행동-수정 프로그램에 참여하는 개인-사용자에게 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 방법들을 포함한다. 그러한 방법의 예는 개인-사용자에 고유한 복수의 사용자-고유의 데이터로 구성된 정보의 데이터베이스를 제공하는 단계로서, 복수의 사용자-고유의 입력 데이터의 적어도 일부는 이전에 수집되는, 상기 개인-사용자에 고유한 복수의 사용자-고유의 데이터로 구성된 정보의 데이터베이스를 제공하는 단계; 개인-사용자의 활동을 전자적으로 모니터링하는 단계; 활동을 사용하여, 행동-수정 프로그램에 적용 가능한 일반적인 정보의 데이터베이스로부터의 전자 미디어 콘텐츠를 포함하는 프로그램-관련 콘텐츠를 맞춤화하는 단계; 프로그램-관련 콘텐츠를 개인-사용자에게 전자 메시지로서 전자적으로 송신하는 단계; 및 프로그램-관련 콘텐츠와의 개인-사용자의 전자적 상호작용을 모니터링하는 단계를 포함한다.
다시, 방법들의 변형들은 개인-사용자 사이코그래픽 정보의 제1 서브세트, 개인-사용자 개인 정보의 제2 서브세트, 개인-사용자 생물학적 입력 데이터의 제3 서브세트, 및/또는 이들의 조합 중 적어도 하나를 포함하는 사용자-고유의 데이터를 포함할 수 있다. 추가적인 변형들에서, 사용자-고유의 데이터는 개인-사용자 생물학적 입력 데이터의 서브세트와 함께, 개인-사용자 사이코그래픽 정보의 제1 서브세트 및 개인-사용자 개인 정보의 제2 서브세트 중 적어도 하나, 임의의 추가적인 정보 및/또는 이들의 조합을 포함한다.
방법의 변형들은 개인-사용자 사이코그래픽 정보의 제1 서브세트, 개인-사용자 개인 정보의 제2 서브세트, 또는 개인-사용자 생물학적 입력 데이터의 제3 서브세트 중 하나로부터의 적어도 하나의 데이터 아이템을 추가로 포함하는 전자 메시지를 포함한다.
프로그램-관련 콘텐츠를 개인 사용자에게 전자적으로 송신하는 단계는 자동으로 발생할 수 있거나 개인 사용자로부터의 입력을 요구할 수 있다. 추가적인 변형들에서, 정보의 데이터베이스는 개인의 행동 요약을 추가로 포함하며, 여기서 행동 요약은 개인으로부터의 생물학적 입력 데이터와 개인에 의해 공급된 복수의 행동 데이터 중 적어도 하나의 연관을 포함하고, 행동 데이터는 비-생물학적이다.
정보의 데이터베이스 내의 개인-사용자 개인 정보의 제2 서브세트는 개인-사용자에 관한 배경, 특성들, 인구통계, 및 이전 노트들로 이루어진 그룹으로부터의 정보를 포함할 수 있다. 정보의 데이터베이스 내의 개인-사용자 사이코그래픽 정보의 제1 서브세트는 마일스톤들 및 타겟들을 포함할 수 있다.
방법들은 프로그램-관련 콘텐츠를 사용자에 관한 정보의 데이터베이스에 추가하는 단계를 추가로 포함할 수 있다. 추가적인 변형들에서, 코치-상담사가 정보의 데이터베이스로부터 데이터를 선택할 수 있게 하는 단계는 코치-상담사가 적어도 하나의 프롬프트의 콘텐츠에 의해 검색할 수 있게 하는 단계를 포함한다.
본 출원은 하기의 공히 양도된 특허들 및 출원들과 관련된다. 그러한 특허들은 다음의 미국 특허 번호들을 포함한다: 201년 6월 4일자로 허여된 US10306922호; 2018년 1월 9일자로 허여된 US9861126호; 2020년 6월 9일자로 허여된 US10674761호; 2019년 2월 19일자로 허여된 US10206572호; 2019년 7월 2일자로 허여된 US10335032호; 2020년 6월 9일자로 허여된 US10674913호, 및 2019년 6월 4일자로 허여된 미국 특허 번호 US10306922호. 그러한 출원들은 다음을 포함한다: 2020년 9월 17일자로 US20200288785호로서 공개된 제16/889,617호; 2019년 4월 18일자로 US20190113501호로서 공개된 제15/782,718호; 및 2020년 9월 17일자로 US20200288979호로서 공개된 제16/890,253호. 상기의 특허들 및 출원들 각각의 전체가 참고로 포함된다.
도 1은 개인으로부터의 생물학적 데이터/측정치를 제공하도록 구성된 개인용 전자 장치를 이용하는 개인-사용자를 도시한다.
도 2a는 개인의 향상된 코칭을 위한 방법 및 시스템이 사용자에 고유한 정보를 포함하는 하나 이상의 데이터베이스를 구축 및/또는 컴파일하는 것을 요구하는 것을 예시한다.
도 2b 및 도 2c는 개인-사용자에 고유한 정보의 하나 이상의 데이터베이스를 구축하는 데이터 서브세트들(72, 74)을 구동하는 입력들의 비포괄적인 리스트들을 예시한다.
도 3a는 생물학적 데이터뿐만 아니라 애플리케이션, 앱, 및/또는 센서 데이터의 추가적인 서브세트를 사용하여 하나 이상의 데이터베이스를 컴파일하는 것을 나타낸다.
도 3b 및 도 3c는 생물학적 및 앱/센서 데이터 서브세트를 생성하는 데 사용되는 다양한 입력을 나타낸다.
도 4는 행동-수정 프로그램에 참여하고 있는 개인 사용자를 응대하는 상담사-코치 사이의 개념적인 전자적 상호작용을 예시한다.
도 5a는 행동-수정 프로그램 동안 개인-사용자를 도울 때 상호작용을 향상시키기 위해 코치-상담사에게 제공되는 정보의, 예를 들어 전자 디스플레이를 통한, 디스플레이의 일례를 예시한다.
도 5b 및 도 5c는 도 5a에서 논의된 디스플레이에 따른 디스플레이의 하나의 변형을 예시하며, 여기서 코치-상담사는 사용자와의 상호작용을 개선하도록 의도된 정보에 대한 액세스를 갖는다.
도 6은 행동-수정 프로그램의 하나 이상의 시스템/서버와 개인-사용자 사이의 직접적인 전자적 상호작용을 향상시키기 위한 시스템/방법의 실시예의 개념적인 예시이다.
도 7a 및 도 7b는 또한 사용자에 고유한 개인화된 정보를 제공하도록 선택되는, 정보 데이터 카드들을 예시한다.
도 8은 위에서 논의된 바와 같은 임의의 데이터 서브세트에 기초하여 사용자에 대해 선택되고 맞춤화된 정보를 디스플레이하는 상이한 정보 카드들(44)을 갖는 전자 인터페이스를 예시한다.
도 9는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 웨어러블 장치, 모바일 장치, 및 웨어러블 장치 및 모바일 장치와 통신하는 원격 서버를 포함하는 예시적인 시스템을 도시한다.
도 10은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 웨어러블 장치 및 웨어러블 장치와 통신하는 원격 서버를 포함하는 다른 예시적인 시스템을 도시한다.
도 11은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 광전식용적맥파기록법(photoplethysmography, PPG) 센서를 사용하여 카르복시헤모글로빈(SpCO) 및 옥시헤모글로빈(SpO2)의 레벨들의 측정을 가능하게 하는, 다양한 유형의 헤모글로빈에 대한 예시적인 광 흡수 곡선들을 도시한다.
도 12는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 흡연 중단 프로그램을 시작하기 전에 전형적인 5일 모니터링 기간 동안의 환자의 변화하는 SpCO 레벨들에 대한 차트를 도시한다.
도 13은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 흡연 중단 프로그램을 시작하기 전에 전형적인 날에 걸친 환자에 대한 SpCO 레벨들 및 흡연 트리거들의 추세를 도시한다.
도 14는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 전형적인 날에 걸친 환자에 대한 SpCO 레벨들 및 흡연 트리거들을 저장하기 위한 데이터 구조를 도시한다.
도 15는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 환자의 흡연 행동을 검출하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 16은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 환자에 대한 5일 평가 후의 샘플 보고서를 도시한다.
도 17은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 런-인(run-in) 및 중지 프로그램 동안의 환자 SpCO 레벨들의 예시적인 차트를 도시한다.
도 18은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 SpCO, SpO2, 심박수, 호흡수, 혈압, 및 체온과 같은 측정치를 보여주는 예시적인 스마트폰 앱 스크린을 도시한다.
도 19는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 환자 입력 데이터를 수신하기 위한 예시적인 스마트폰 앱 스크린을 도시한다.
도 20은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 흡연 방지 프로토콜을 구현하는 예시적인 스마트폰 앱 스크린을 도시한다.
도 21은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 환자를 위한 게임으로서 중지 프로세스를 나타내기 위한 예시적인 스마트폰 앱 스크린을 도시한다.
도 22는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 예상 흡연 이벤트를 예측 및 방지하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 23은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 방지 프로토콜이 성공적이었는지를 결정하기 위한 도 22에서의 단계(1414)에 대한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 24는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 PPG 센서를 사용한 환자의 SpCO 레벨의 1회 측정에 대한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 25는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 흡연 이벤트를 검출하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 26은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 환자의 흡연 행동에 대한 모델에 하나 이상의 교란(perturbation)을 적용하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 27은 본 명세서에 설명된 다수의 태양들을 사용하여 개인의 흡연 행동에 영향을 미칠 뿐만 아니라 또한 담배 연기에 대한 개인의 노출을 정량화하기 위한 시스템 및/또는 방법의 다른 변형을 예시한다.
도 28a는 도 27에 도시된 시스템의 변형들로 수집될 수 있는 데이터의 시각적 표현을 예시한다.
도 28b는 도 27에 도시된 시스템의 변형들로 수집될 수 있는 데이터의 시각적 표현을 예시한다.
도 29는 소정 기간에 걸친 eCO 곡선을 결정하는 데 사용되는 데이터세트의 예를 예시하며, 여기서 개인의 흡연 행동에 기인하는 eCO는 다양한 시간의 간격들에 걸쳐 정량화되어 각각의 간격에 대한 eCO 부담 또는 eCO 부하를 결정할 수 있다.
도 30은 바이오메트릭 데이터(biometric data)뿐만 아니라 개인의 흡연 행동을 평가하기 위한 다양한 다른 정보를 디스플레이하는 예를 예시한다.
도 31은 도 30에 도시된 것과 유사한 정보를 디스플레이하는 대시보드의 다른 변형을 도시한다.
도 32a 내지 도 32c는 개인이 그들의 흡연 행동을 이해하려고 시도하는 것에 이익을 주기 위해 정량화되고 디스플레이되는 호기된 일산화탄소, 수집 시간, 및 담배 데이터를 포함하는 데이터세트의 다른 변형을 예시한다.
도 34a 내지 도 34h는 궁극적으로 흡연 중단 및 개인의 상태를 비흡연자로서 유지하는 것에 관하여 개인을 돕기 위해 개인의 흡연 행동을 식별하기 위한 치료 계획을 구현하는 데 사용되는 전술된 시스템들 및 방법들의 다른 변형을 예시한다.
도 2a는 개인의 향상된 코칭을 위한 방법 및 시스템이 사용자에 고유한 정보를 포함하는 하나 이상의 데이터베이스를 구축 및/또는 컴파일하는 것을 요구하는 것을 예시한다.
도 2b 및 도 2c는 개인-사용자에 고유한 정보의 하나 이상의 데이터베이스를 구축하는 데이터 서브세트들(72, 74)을 구동하는 입력들의 비포괄적인 리스트들을 예시한다.
도 3a는 생물학적 데이터뿐만 아니라 애플리케이션, 앱, 및/또는 센서 데이터의 추가적인 서브세트를 사용하여 하나 이상의 데이터베이스를 컴파일하는 것을 나타낸다.
도 3b 및 도 3c는 생물학적 및 앱/센서 데이터 서브세트를 생성하는 데 사용되는 다양한 입력을 나타낸다.
도 4는 행동-수정 프로그램에 참여하고 있는 개인 사용자를 응대하는 상담사-코치 사이의 개념적인 전자적 상호작용을 예시한다.
도 5a는 행동-수정 프로그램 동안 개인-사용자를 도울 때 상호작용을 향상시키기 위해 코치-상담사에게 제공되는 정보의, 예를 들어 전자 디스플레이를 통한, 디스플레이의 일례를 예시한다.
도 5b 및 도 5c는 도 5a에서 논의된 디스플레이에 따른 디스플레이의 하나의 변형을 예시하며, 여기서 코치-상담사는 사용자와의 상호작용을 개선하도록 의도된 정보에 대한 액세스를 갖는다.
도 6은 행동-수정 프로그램의 하나 이상의 시스템/서버와 개인-사용자 사이의 직접적인 전자적 상호작용을 향상시키기 위한 시스템/방법의 실시예의 개념적인 예시이다.
도 7a 및 도 7b는 또한 사용자에 고유한 개인화된 정보를 제공하도록 선택되는, 정보 데이터 카드들을 예시한다.
도 8은 위에서 논의된 바와 같은 임의의 데이터 서브세트에 기초하여 사용자에 대해 선택되고 맞춤화된 정보를 디스플레이하는 상이한 정보 카드들(44)을 갖는 전자 인터페이스를 예시한다.
도 9는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 웨어러블 장치, 모바일 장치, 및 웨어러블 장치 및 모바일 장치와 통신하는 원격 서버를 포함하는 예시적인 시스템을 도시한다.
도 10은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 웨어러블 장치 및 웨어러블 장치와 통신하는 원격 서버를 포함하는 다른 예시적인 시스템을 도시한다.
도 11은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 광전식용적맥파기록법(photoplethysmography, PPG) 센서를 사용하여 카르복시헤모글로빈(SpCO) 및 옥시헤모글로빈(SpO2)의 레벨들의 측정을 가능하게 하는, 다양한 유형의 헤모글로빈에 대한 예시적인 광 흡수 곡선들을 도시한다.
도 12는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 흡연 중단 프로그램을 시작하기 전에 전형적인 5일 모니터링 기간 동안의 환자의 변화하는 SpCO 레벨들에 대한 차트를 도시한다.
도 13은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 흡연 중단 프로그램을 시작하기 전에 전형적인 날에 걸친 환자에 대한 SpCO 레벨들 및 흡연 트리거들의 추세를 도시한다.
도 14는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 전형적인 날에 걸친 환자에 대한 SpCO 레벨들 및 흡연 트리거들을 저장하기 위한 데이터 구조를 도시한다.
도 15는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 환자의 흡연 행동을 검출하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 16은 본 개시의 몇몇 실시예에 따른 환자에 대한 5일 평가 후의 샘플 보고서를 도시한다.
도 17은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 런-인(run-in) 및 중지 프로그램 동안의 환자 SpCO 레벨들의 예시적인 차트를 도시한다.
도 18은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 SpCO, SpO2, 심박수, 호흡수, 혈압, 및 체온과 같은 측정치를 보여주는 예시적인 스마트폰 앱 스크린을 도시한다.
도 19는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 환자 입력 데이터를 수신하기 위한 예시적인 스마트폰 앱 스크린을 도시한다.
도 20은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 흡연 방지 프로토콜을 구현하는 예시적인 스마트폰 앱 스크린을 도시한다.
도 21은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 환자를 위한 게임으로서 중지 프로세스를 나타내기 위한 예시적인 스마트폰 앱 스크린을 도시한다.
도 22는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 예상 흡연 이벤트를 예측 및 방지하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 23은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 방지 프로토콜이 성공적이었는지를 결정하기 위한 도 22에서의 단계(1414)에 대한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 24는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 PPG 센서를 사용한 환자의 SpCO 레벨의 1회 측정에 대한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 25는 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 흡연 이벤트를 검출하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 26은 본 개시의 몇몇 실시예들에 따른 환자의 흡연 행동에 대한 모델에 하나 이상의 교란(perturbation)을 적용하기 위한 예시적인 흐름도를 도시한다.
도 27은 본 명세서에 설명된 다수의 태양들을 사용하여 개인의 흡연 행동에 영향을 미칠 뿐만 아니라 또한 담배 연기에 대한 개인의 노출을 정량화하기 위한 시스템 및/또는 방법의 다른 변형을 예시한다.
도 28a는 도 27에 도시된 시스템의 변형들로 수집될 수 있는 데이터의 시각적 표현을 예시한다.
도 28b는 도 27에 도시된 시스템의 변형들로 수집될 수 있는 데이터의 시각적 표현을 예시한다.
도 29는 소정 기간에 걸친 eCO 곡선을 결정하는 데 사용되는 데이터세트의 예를 예시하며, 여기서 개인의 흡연 행동에 기인하는 eCO는 다양한 시간의 간격들에 걸쳐 정량화되어 각각의 간격에 대한 eCO 부담 또는 eCO 부하를 결정할 수 있다.
도 30은 바이오메트릭 데이터(biometric data)뿐만 아니라 개인의 흡연 행동을 평가하기 위한 다양한 다른 정보를 디스플레이하는 예를 예시한다.
도 31은 도 30에 도시된 것과 유사한 정보를 디스플레이하는 대시보드의 다른 변형을 도시한다.
도 32a 내지 도 32c는 개인이 그들의 흡연 행동을 이해하려고 시도하는 것에 이익을 주기 위해 정량화되고 디스플레이되는 호기된 일산화탄소, 수집 시간, 및 담배 데이터를 포함하는 데이터세트의 다른 변형을 예시한다.
도 34a 내지 도 34h는 궁극적으로 흡연 중단 및 개인의 상태를 비흡연자로서 유지하는 것에 관하여 개인을 돕기 위해 개인의 흡연 행동을 식별하기 위한 치료 계획을 구현하는 데 사용되는 전술된 시스템들 및 방법들의 다른 변형을 예시한다.
본 개시는 행동-수정 프로그램에 참여하고 있는 개인-사용자의 향상된 코칭을 위한 방법들을 포함한다. 코칭은 프로그램 동안 사용자를 돕도록 훈련된 개인인, 실제 코치를 사용하여 발생할 수 있다. 대안적으로, 또는 조합하여, 코칭은 개인에 의해 푸시되거나 요청되는 자동화된 전자 통신을 포함할 수 있으며, 여기서 자동화된 전자 통신은 프로그램에의 관여를 유지하기 위해 개인-사용자와의 반복된 상호작용을 제공할 수 있다. 본 명세서에서 언급된 바와 같이, 코칭은 맞춤화된 정보뿐만 아니라 일반적인 정보를 포함한다. 예를 들어, 맞춤화된 정보는 개인 사용자에게, 그 사용자에 고유한 임의의 수의 기준에 기초하여 특별히 적용되도록 의도된 정보이다. 이에 반하여 일반적인 정보는 한 명 이상의 사용자에게, 그들의 특정 상황에 상관없이 적용되는 정보를 포함할 수 있다.
제1 변형에서, 개인의 향상된 코칭을 위한 방법들 및 시스템들은 흡연 중단 프로그램에 특정하게 논의된다. 그러나, 방법들 및 시스템들은 개인의 건강 및/또는 사용자의 웰빙을 증가시키도록 의도된 임의의 행동-수정 프로그램에 적용될 수 있다.
본 명세서에 설명된 행동-수정 프로그램들은 개인-사용자(10)와 행동 수정 프로그램(예를 들어, 프로그램의 컴퓨터/데이터베이스 시스템들 및/또는 라이브 코치) 사이의 정보의 교환을 용이하게 하기 위해 전자 통신에 의존한다. 예를 들어, 도 1은 개인으로부터의 생물학적 데이터/측정치를 제공하도록 구성된 개인용 전자 장치를 이용하는 개인-사용자(10)의 예시를 나타낸다. 방법 및 시스템들은 생물학적 데이터/측정치를 제공할 수 있는 임의의 개인용 전자 장치를 포함하지만, 예시의 목적으로, 도 1은 생물학적 데이터를 직접적으로 또는 스마트폰(56) 또는 다른 개인용 컴퓨팅 장치와 같은 임의의 중개 장치를 통해 클라우드 서버(60)에 통신하는 데 사용될 수 있는 스마트 워치(52) 또는 호흡 센서(54)를 도시한다. 행동-수정 프로그램으로서 흡연 중단 프로그램을 제공하는, 아래에서 논의되는 변형에서, 사용자(10)는 호기된 공기(호기된 일산화탄소 또는 ECO로도 지칭됨)의 샘플 내의 일산화탄소의 양을 측정하는 센서들을 이용하여 개인으로부터 호기된 공기의 복수의 샘플들을 획득하는 휴대용 장치(56)를 이용한다. 생물학적 입력 데이터는 장치에 의해 측정된 데이터(예를 들어, 장치(54)를 통한 호기된 호흡)를 포함할 수 있다. 대안적으로, 또는 조합하여, 생물학적 데이터는 아래에서 논의될 바와 같이 사용자(10)에 의해 수동으로 입력되는 데이터를 포함할 수 있다.
제1 변형에서, 도 2a에 개념적으로 예시된 바와 같이, 개인의 향상된 코칭을 위한 방법들 및 시스템들은 사용자(10)에 고유한 정보를 포함하는 하나 이상의 데이터베이스(70)를 구축 및/또는 컴파일하는 것을 요구한다. 이러한 데이터는 하나 이상의 데이터베이스(70)를 구축하는 데이터 서브세트들(예를 들어, 72, 74, 76)을 포함할 수 있지만, 이로 제한되지 않는다. 몇몇 변형들에서, 생물학적 데이터(76)의 제출은 사용자가 프로그램에 관여할 때까지 발생하지 않을 것이다.
하나 이상의 데이터베이스(70)에의 데이터(72, 74, 76)의 송신(62) 또는 입력은 임의의 수의 방법을 통해 발생할 수 있다. 예를 들어, 데이터(72, 74, 76)는 행동-수정 프로그램의 초기 단계들 전에 또는 그 동안 프로그램과 연관된 한 명 이상의 개인에 의해 컴파일될 수 있다. 대안적으로, 또는 조합하여, 사용자(10)는 전자 인터페이스를 사용하여 데이터(72, 74, 76)의 일부 또는 전부를 할 수 있다. (하나 이상의 데이터베이스를 포함할 수 있는) 사용자-고유의 데이터베이스(70)는 임의의 시간프레임에 걸쳐 컴파일 및/또는 업데이트될 수 있다. 그러나, 행동-수정 프로그램은 프로그램에 개인을 등록하거나 시작하게 하기 위해 요구되는 최소 레벨의 정보를 확립할 수 있다. 도 2는 클라우드 또는 클라우드 서버(60)로의 데이터 송신(62)을 예시하지만, 본 개시 내의 방법 및 시스템들의 변형들은 데이터베이스의 로컬 저장을 포함할 수 있다.
도 2b 및 도 2c는 개인-사용자에 고유한 정보의 하나 이상의 데이터베이스를 구축하기 위한 데이터 서브세트들(72, 74)을 구동하는 입력들(73, 75)의 비포괄적인 리스트들을 예시한다. 도 2b에 도시된 바와 같이, 사용자 개인 정보(72)는 정보, 이 예에서, 인구통계학적 정보를 포함할 수 있다. 전형적으로, 그러한 사용자 개인 정보(72)는 개인 사용자의 이력 또는 신원에 고유한 정보를 포함한다. 그러한 정보 입력들은 다음을 포함하지만, 이로 제한되지 않는다: 성별, 연령, 사용된 담배 제품들 및 사용된 수량, 중지 시의 이전 시도들, 지리적 영역, 말하는 언어들, 문화 또는 문화의 태양들, 민족성, 국가, 니코틴 대체 요법 경험 및 이력, 수입, 교육, 사회경제적 지위, 담배 사용의 가족 이력, 체중 또는 체질량 표시자, 흡연하는 가족 구성원들, 혼인 여부, 어린이, 집에서의 생활 상황, 커뮤니티 인자들(예를 들어, 빈곤, 범죄, 교육의 질), 건강 관리에 대한 액세스, 및 건강 보험.
도 2c는 개인 사용자의 사이코그래픽 정보를 포함하는 데이터의 특정 서브세트를 수집하는 데 사용될 수 있는 다수의 입력들(75)의 예를 도시한다. 사이코그래픽 입력들(75)은 사이코그래픽 정보(74)의 데이터베이스를 구축하는 것을 가능하게 하여, 행동-수정 프로그램과 관련하여, 그의/그녀의 태도, 열망, 및 다른 심리학적 기준에 따라 개인-사용자의 연구 및 분류를 가능하게 한다. 다시, 사이코그래픽 입력은 특정 행동-수정 프로그램에 따라 달라질 것이며, 흡연 중단 프로그램에서, 그러한 사이코그래픽 입력(75)은 담배 습관을 변화시키는 것에 대한 목표; 중지 동기; 웰빙; 중지 자신감; 니코틴-대체-요법 선호도; 개인적 위기; 상황 인자(예를 들어, 휴일 동안의 여행, 스트레스가 많은 업무 시즌); 및 동시이환 정신적 또는 신체적 건강 장애(예를 들어, 주요 우울증, 비만)를 포함할 수 있지만, 이로 제한되지 않는다.
도 3a는 하나 이상의 데이터베이스가 생물학적 데이터(76)뿐만 아니라 애플리케이션, 앱, 및/또는 센서 데이터(78)의 추가적인 서브세트들을 사용하여 컴파일되는 조건을 나타낸다. 위에서 언급된 바와 같이, 추가적인 생물학적 데이터(76) 및 앱/센서 데이터(78)의 사용은 종종 행동-수정 프로그램에의 사용자(10)의 참여 동안, 그리고 도 2a에 예시된 바와 같이 데이터베이스가 컴파일된 후에 발생한다. 그러나, 본 명세서에서 설명된 방법들 및 시스템들은 데이터베이스(들)를 컴파일하는 임의의 시퀀스를 포함할 수 있다.
도 3b 및 도 3c는 생물학적(76) 및 앱/센서(78) 데이터 서브세트들을 생성하는 데 사용되는 다양한 입력들(77, 79)을 나타낸다. 생물학적 입력들(77)은 사용자와 관련된 임의의 입력일 수 있다. 전형적으로, 생물학적 데이터는 개인용 장치(예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같은 52 및/또는 54)를 사용하여 입력된다. 그러나, 생물학적 데이터(76)는 행동-수정 프로그램에 유용한 특정 데이터에 의해 요구되는 임의의 방식으로 생성되거나 측정될 수 있다. 흡연-중단 행동 수정 프로그램에서 사용하기 위한 생물학적 입력들(77)의 예들은 다음을 포함하지만 이로 제한되지 않는다: 일산화탄소(CO) 레벨들; 호흡량; 산소 레벨들; 혈압; 및 헤모글로빈 A1c 측정치. 애플리케이션 데이터(78)는 사용자에 의해 능동적으로 제출되는 데이터, 또는 시스템에 의해 수동적으로 기록되는 데이터(예를 들어, 프로그램에서의 지속기간, 프로그램에서의 참여 사이의 시간 등)를 포함할 수 있다는 점에 유의한다.
도 4는 행동-수정 프로그램에 참여하고 있는 개인 사용자(10)를 응대하는 상담사-코치(20) 사이의 개념적인 전자적 상호작용(30)을 예시한다. 예시된 바와 같이, 전자적 상호작용(30)은 하나 이상의 전자 장치(56)를 통해 발생할 수 있다. 본 방법들 및 시스템들이 또한 직접(in-person) 또는 실시간 음성 또는 메시징 통신을 고려하지만, 전자적 상호작용들(30)은 코칭의 온-디맨드 시스템을 허용한다. 코치-상담사(20)는 사용자(10)와의 상호작용을 개선하고 향상시키는 서버/시스템(60)에 전자 장치(94)를 통해 액세스할 것이다. 서버/시스템(60)은 위에서 논의된 바와 같은 사용자-고유의 데이터를 포함하는 하나 이상의 데이터베이스들(70)로부터 인출할 수 있다. 이러한 구성은 코치-상담사(20)가 개인-사용자(10)에게 의미 있는 지원을 제공하기 위해 코치-상담사(20)에게 도움이 될 매우 다양한 데이터에 액세스하는 것을 허용한다. 예를 들어, 서버/시스템(60)은 데이터베이스(70)로부터 수신된 개인-사용자에 고유한 복수의 사용자-고유의 데이터를 디스플레이할 수 있으며, 여기서 사용자-고유의 데이터는 개인-사용자 사이코그래픽 정보의 제1 서브세트, 개인-사용자 개인 정보의 제2 서브세트, 또는 개인-사용자 생물학적 입력 데이터의 제3 서브세트 중 임의의 것을 포함한다. 시스템(60)은 또한 행동-수정 프로그램에서의 개인-사용자의 활동에 관한 이력 정보를 포함하는 임의의 배경 데이터를 코치-상담사(20)에게 제공하여, 코치-상담사가 전자적 상호작용 동안 개인-사용자에 관한 이력 정보를 검토하는 것을 허용할 수 있다. 전형적으로, 그러한 배경 데이터는 앱/센서 사용 입력들(79)(도 3c에 도시됨)을 포함한다. 그러나, 배경 데이터는 또한 코치-상담사(20)와 사용자(10) 사이의 이전 세션으로부터의 정보를 포함할 수 있다. 사용자에 고유한 매우 다양한 데이터를 제공하는 능력은 임의의 수의 코치-상담사들(20)이 사용자(10)와의 친숙함을 가질 수 있게 한다.
시스템(60)의 다른 특징은 행동-수정 프로그램에 고유한 정보를 포함하는 하나 이상의 데이터베이스(90)로부터 정보를 인출하는 능력이다. 예를 들어, 시스템(60)은 코치-상담사(20)에게 데이터베이스(90)로부터의 통신 토픽의 적어도 하나의 프롬프트를 전자적으로 공급할 수 있으며, 여기서 프롬프트 또는 통신 토픽은 행동-수정 프로그램에 적용 가능한 일반적인 정보이고, 적어도 하나의 프롬프트는 코치-상담사와 개인-사용자 사이의 상호작용의 효율성 및 정확도를 개선한다. 코치-상담사(20)는 하나 이상의 프롬프트를 포함하는 메시지를 개인-사용자(10)에게 전자적으로 송신(30)하는 능력을 가질 것이다. 추가적인 변형들에서, 코치-상담사(20)는 사용자(10)와 논의하거나 그에게 전송하기 전에 프롬프트들을 맞춤화하는 옵션을 가질 것이다.
도 5a는 행동-수정 프로그램 동안 개인-사용자를 도울 때 상호작용을 향상시키기 위해 코치-상담사에게 제공되는 정보의, 예를 들어 전자 디스플레이(94)를 통한, 디스플레이의 일례를 예시한다. 도 5는 코치-상담사에게 전달될 수 있는 정보의 변형을 보여주도록 의도된다. 그러나, 데이터 서브세트들의 임의의 변형이 행동-수정 프로그램에 따라 필요에 따라 제공될 수 있다.
도 5a는 개인의 행동 입력과 관련하여 복수의 생물학적 데이터를 제공하는 디스플레이(94)를 예시하며, 이는 전형적으로 이전에 논의된 바와 같은 애플리케이션, 앱, 및/또는 센서 데이터(78)를 포함한다. 시스템은 생물학적 데이터와 행동 데이터(78)의 비교에 기초하여 하나 이상의 프롬프트들(40)을 제출한다. 도 5는 Bio_Data.sub.n(1 to y)을 포함하는 생물학적 데이터(76)를 도시하는데, 이는 디스플레이된 생물학적 데이터(76)가 위에서 논의된 데이터베이스에 있는 임의의 정보를 포함할 수 있음을 의미한다. 마찬가지로, 디스플레이는 동일한 또는 다양한 상이한 생물학적 데이터(76)를 보여줄 수 있다. 본 명세서에 설명된 방법들 및 시스템들은 다양한 생물학적 데이터(76)를 행동 데이터(78)와 비교하여, 특정 사용자를 돕는 데 있어서 코치-상담사에 의한 사용을 위한 프롬프트들(40)을 생성한다. 위에서 언급된 바와 같이, 행동 데이터(78)는 행동-수정 프로그램에서의 개인-사용자의 활동에 관한 이력 정보와 같은 개인에 고유한 배경 또는 다른 데이터를 포함할 수 있다. 프롬프트들(40)은 행동-수정 프로그램에 고유한 하나 이상의 데이터베이스들(도 4에서의 90) 내의 정보로부터 인출될 수 있다. 그러한 정보는 행동-수정 프로그램에 적용 가능한 일반적인 정보일 수 있다. 프롬프트들의 목표는 코치-상담사와 개인-사용자 사이의 상호작용의 효율성 및 정확도를 개선하고 코치-상담사가 행동-수정 프로그램에서 개인-사용자를 돕기 위한 코칭 토픽을 제공하는 것이다.
도 5a는 또한 개인에 대해 일반적이지만 프로그램에 관련된 정보(90)뿐만 아니라 사용자에 관한 개인 정보(72)와 같은 추가적인 정보를 제공하는 디스플레이를 도시한다. 본 명세서에 설명된 시스템들 및 방법들의 추가적인 변형들은 코치-상담사 및/또는 사용자에 대한 임의의 관련 정보의 디스플레이를 포함할 수 있다. 그러한 정보는 사용자에 관련된, 프로그램에 관련된, 또는 사용자 및/또는 프로그램에 관련되지 않은 정보를 포함하지만 이로 제한되지 않는다.
도 5b 및 도 5c는 도 5a에서 논의된 디스플레이에 따른 디스플레이(94)의 하나의 변형을 예시하며, 여기서 코치-상담사는 사용자와의 상호작용을 개선하도록 의도된 정보에 대한 액세스를 갖는다. 본 명세서에서 언급된 바와 같이, 디스플레이(94)는 개인 사용자에 고유한 정보를 포함할 수 있다. 예시된 예들에서, 디스플레이는 생물학적 데이터와 애플리케이션, 앱, 및/또는 센서 데이터의 조합(82)과 함께, 정보의 특정 조합(82)과 연관된 프롬프트들(40)을 포함한다. 좌측의 제1 예에서, 조합(82) 정보는 사용자가 흡연을 감소시키려는 목표를 이미 가졌지만 정보의 제출을 위해 아직 CO 호흡 센서를 페어링하지 않았다는 것을 코치에게 알리며, 정보는 또한 사용자가 호흡 센서를 받았다는 것을 나타낸다. 다시, 그러한 정보는 사용자에 고유한 데이터베이스(예를 들어, 위에서 논의된 데이터베이스(70))로부터의 이전에 제출된 데이터의 조합일 수 있다. 이러한 조합 데이터는 행동-수정 프로그램에서의 개인-사용자의 활동에 관한 이력 정보의 배경 데이터를 포함한다. 도시된 바와 같이, 시스템은 또한 조합 데이터(82)의 연관된 서브세트에 관련된 다양한 프롬프트들(40)을 코치-상담사에게 제공한다. 이 예에서, 코치-상담사에 대한 프롬프트들은 다음을 포함한다: "감소를 더 잘 추적하기 위해 CO 센서를 모바일 앱에 페어링하는 것을 [사용자에게] 강하게 추천한다"; "[사용자에게] 레슨을 제안한다 - '당신의 호흡 센서를 사용함'" [흡연-중단 프로그램에서 제공되는 미디어 콘텐츠]; 및 "[사용자에게] 센서의 이익들 및 감소에 대해 코치에게 이야기하는 것을 제안한다". 위에서 언급된 바와 같이, 프롬프트들(40)은 흡연 중단 프로그램에 적용 가능한 일반적인 정보의 데이터베이스로부터의 통신 토픽이다. 몇몇 경우들에서, 프롬프트는 일반적인 정보와 특정 환자 정보의 조합이다. 그럼에도 불구하고, 프롬프트들은 특정 사용자의 활동들에 기초한 맞춤 생성된 논의 토픽들이다. 그러한 맞춤 생성된 논의 프롬프트들은 코치-상담사와 개인-사용자 사이의 상호작용의 효율성 및 정확도를 개선하여 코치-상담사가 행동-수정 프로그램에서 개인-사용자를 돕기 위한 코칭 토픽을 제공한다.
도 6은 행동-수정 프로그램의 하나 이상의 시스템/서버(60)와 개인-사용자(10) 사이의 직접적인 전자적 상호작용(30)을 향상시키기 위한 시스템/방법의 실시예의 다른 개념적인 예시이다. 이 변형에서, 시스템/서버(60)는 코치-상담사가 있거나 없이 사용자(10)에게 피드백 또는 개인화된 추천을 제공할 수 있다. 사용자(10)와 행동-수정 프로그램 사이의 직접적인 상호작용은 사용자(10)에게 실시간 개인화된 조언을 제공하는 동시에 사용자에게 진행, 완료, 및 격려의 느낌을 제공할 수 있다. 도 6에 의해 설명된 직접적인-상호작용 시스템은, 코치-상담사로부터의 코칭 대신에 또는 그에 더하여, 추가적인 정보를 통합할 수 있다. 이러한 추가적인 정보는 프로그램과의 개인의 상호작용에 기초하여 개인에게 맞춤화될 수 있다(예를 들어, 도 2a 내지 도 2c에서 위에서 논의된 앱 데이터 서브세트(78)를 참조). 추가적으로, 정보는 행동-수정 프로그램에 관한 일반적인 정보를 포함할 수 있다. 명료함을 위해, 직접적인 전자적 상호작용(30)을 통해 개인에게 제공되는 정보는 프로그램-관련 콘텐츠로 지칭될 수 있다. 본 명세서에서 논의된 바와 같이, 프로그램-관련 콘텐츠는 개인 사용자의 목표; 프로그램의 특징 이용 가능성; 프로그램 참여 시의 그리고/또는 그 전의 개인의 이전 이력에 대해 개인화될 수 있고; 사용자의 개인 정보(예를 들어, 사용자의 이름, 코치의 이름, 선택된 목표 등)를 포함하도록 맞춤화될 수 있다. 프로그램-관련 콘텐츠가 전자 통신을 통해 제공되기 때문에, 시스템은 사용자에게 진행을 확정적으로 보고할 것을 요구함이 없이 사용자의 활동이 시작되었는지, 진행 중인지뿐만 아니라 진행의 정도, 또는 완료되었는지를 결정하기 위해 프로그램-관련 콘텐츠를 사용하여 사용자의 활동을 추적할 수 있다.
프로그램-관련 콘텐츠는 URL 링크들, 정보 카드들(예를 들어, 아래에서 논의되는 전자 "카드들"), 레슨들, 비디오들, 챌린지, 활동들, 미디어 콘텐츠, 태스크(task)들을 포함하지만 이로 제한되지 않는, 정보-콘텐츠에 대한 임의의 변경을 포함할 수 있다. 프로그램-관련 콘텐츠는 검토되도록 의도되는 콘텐츠(수동 콘텐츠) 또는 사용자에 의한 활동 또는 액션을 요구하는 정보(액션)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 몇몇 프로그램-관련 콘텐츠는 콜-투-액션(call-to-action)을 요구할 수 있으며, 이는 행동 수정과 관련된 챌린지에의 관여, 프로그램과 관련된 활동(예를 들어, 가족 구성원과 접촉함), 또는 생물학적 데이터를 획득하라는 요청(예를 들어, 호흡 센서를 사용)과 같은 어떤 목표한 액션을 수행하도록 사용자에게 프롬프트하는 그래픽 요소를 포함한다.
시스템 및 방법의 다른 변형은 사용자에 고유한 데이터로 카드를 맞춤화/개인화하는 것을 포함한다. 그러한 경우에, 카드는 일반적인 것이지만, 사용자에게 전송될 때 사용자-고유의 데이터로 채워지는 전자 플레이스홀더들을 갖는다. 예를 들어, 카드는 일반적으로 "지난 48시간에 걸쳐 당신이 기록한 담배들에 대한 당신의 상위 3개의 이유" 또는 "지난 48시간에 걸친 당신의 최고/최저 CO 판독값들"의 사용자들을 포함할 수 있다. 이어서 각각의 사용자는 사용자-고유의 정보가 카드 상의 일반적인 메시지에 통합된, 일반적인 정보를 포함하는 맞춤화된 카드를 수신한다.
위에서 언급된 바와 같이, 그리고 도 6에서 시사된 바와 같이, 시스템(60)은 전자적 상호작용(30)을 통해 사용자(10)의 활동을 모니터링할 수 있다. 이어서 시스템은 알고리즘들을 사용하여 프로그램에 대해 일반적인 하나 이상의 데이터베이스(90) 내의 정보로부터 인출할 수 있다. 이어서 시스템은 사용자(10)에게 적용되는 콘텐츠를 갖는 정보 카드들을 선택한다. 그렇기 때문에, 정보 카드들은 사용자의 전자 장치(56)에 직접 전달될 수 있거나, 정보 카드들은 하나 이상의 사용자의 개인 데이터베이스(70)에 컴파일/추가(66)될 수 있다. 몇몇 변형들에서, 정보 카드들은 일반적인 데이터베이스(90) 상에 남을 것이지만, 시스템은 그들의 개인 데이터베이스(70) 상에 저장된 사용자-고유의 정보를 사용하여 데이터베이스(90)로부터 관련된 일반적인 정보를 풀링한다.
도 7a 및 도 7b는 흡연 중단 행동-수정 프로그램의 시스템/방법과의 사용자의 직접적인 상호작용의 예를 보여주기 위해 전자 장치(56)의 인터페이스를 예시한다. 도시된 바와 같이, 인터페이스(56)는 이전에 본 명세서에 개시된 데이터의 서브세트들을 포함하지만 이로 제한되지 않는, 위에서 논의된 임의의 수의 데이터 서브세트들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 7a 및 도 7b는 제출된 생물학적 데이터(76), 애플리케이션(78)뿐만 아니라, 위에서 논의된 프롬프트(40)를 도시한다. 예시된 변형에서, 생물학적 데이터(76)는 호흡 센서를 사용하여 사용자로부터 제출된 측정된 호기된 CO 판독값("3"으로서 표시됨)을 보여준다. 애플리케이션 데이터는 소정 기간에 걸쳐 흡연된 담배들의 수의 애플리케이션 엔트리("8"로서 표시됨)를 보여준다. 디스플레이는 필요에 따라 임의의 관련 텍스트뿐만 아니라 시스템 및/또는 코치와 상호작용하기 위한 제어 패널(46)을 포함할 수 있다.
도 7a 및 도 7b는 또한 사용자에 고유한 개인화된 정보를 제공하도록 선택되는, 정보 데이터 카드들(44)을 예시한다. 예시된 예에서, 도 7a는 흡연 중단 행동 수정 프로그램("PIVOT"으로 불림)에 막 들어가는 누군가에 고유한 정보 데이터 카드(44)를 예시한다. 도 7b에 도시된 바와 같이, 일단 사용자가 단순히 정보를 제공하거나 사용자로부터의 상호작용을 요구할 수 있는 정보 카드(40)에 관여하면, 시스템은 정보 카드(44)를 완료된 것으로 마킹한다. 그러나, 시스템의 변형들은 개인이 나중 시점에 임의의 정보 카드(44)를 재방문하는 것을 허용한다. 본 명세서에 언급된 바와 같이, 정보 데이터 카드들은 사용자(10)에게 전자적으로 송신되는 (위에서 논의된 바와 같은) 프로그램-관련 콘텐츠의 일례이다.
도 8은 위에서 논의된 바와 같은 임의의 데이터 서브세트에 기초하여 사용자에 대해 선택되고 맞춤화된 정보를 디스플레이하는 상이한 정보 카드들(44)을 갖는 전자 인터페이스를 예시한다. 도 8은 또한 정보 카드들(44)이 행동 수정 프로그램과 관련된 콘텐츠(48)를 포함할 수 있는 것을 예시한다. 위에서 언급된 바와 같이, 콘텐츠는 프로그램에 대해 일반적인 것이지만, 사용자에 관한 특정 기준들에 기초하여 선택될 수 있다. 대안적으로, 또는 조합하여, 콘텐츠(48)는 사용자에 대해 맞춤화될 수 있다. 도시된 예에서, 데이터 카드(48)는 약물에 관한 사실들과 함께 니코틴 대체 약물을 주문하는 이익을 설명하는 미디어 콘텐츠를 제공한다. 콘텐츠(48)는 또한 사용자가 하나 이상의 버튼(49)과 상호작용할 수 있게 하며, 이는 예시된 예에서 사용자가 약물을 주문할 수 있게 한다.
본 명세서에 설명된 시스템들 및 방법들은 또한 매우 사용자-중심적인 방식으로 사용자들을 지원하는 것을 허용한다. 예를 들어, 시스템들 및 방법들은 사용자가 무시하거나 따라 행동하지 않는 임의의 카드를 모니터링 및 식별함으로써 사용자의 자율성을 보존하는 것을 허용할 수 있다. 사용자의 자율성을 보존하기 위해, 시스템 및 방법들은 동일한 또는 유사한 카드로 사용자에게 프롬프트하는 것을 지정된 기간 동안 지연시킬 수 있다. 그러한 특징은 사용자가 보았지만 따라 행동하지 않은 정보의 "자동 스누즈(automatic snooze)"를 허용한다. 시간의 지연에 대한 기간은 사용자에 의해 선택되고/되거나 시스템 구성에 의해 선택될 수 있다.
다른 변형에서, 시스템들 및 방법은 카드 "만료" 기능을 포함할 수 있으며, 여기서 시스템은 사용자가 카드(및/또는 유사한 카드들)를 보았지만 여러 번 그것에 따라 행동하지 않은 경우 그것으로 사용자에게 프롬프트하는 것을 중단한다. 일례에서, 시스템은 3회 임프레션 후에 카드로 사용자에게 프롬프트하는 것을 중단한다(여기서 시스템은 사용자가 카드를 수신하였지만 3번 그것에 따라 행동하지 못한 것으로 간주한다).
시스템들 및 방법은 카드 연쇄 기능을 추가로 포함할 수 있으며, 여기서 시스템은 카드 "A"를 임의의 지정된 횟수만큼 프롬프트하고 이어서 카드 "B"를 위해 카드 "A"를 만료시키며, 여기서 카드 "A" 및 "B"는 관련 정보 또는 상호 배타적인 정보를 가질 수 있다. 시스템은 카드 "B"를 임의의 지정된 횟수만큼 프롬프트하고 이어서 카드 "A" 또는 다른 카드 "C"를 위해 카드 "B"를 만료시킬 수 있다. 이러한 시퀀스는 카드들의 연쇄가 원하는 만큼 길거나 짧을 수 있도록 반복될 수 있다. 그러한 접근법은 단순히 동일한 정보를 반복하는 것과는 대조적으로 코칭/상담을 새로운 것으로 유지한다.
본 명세서에서 설명되는 시스템 및 방법들의 변형들은 사용자-고유의 정보에 기초하여 콘텐츠를 선택할 수 있다. 그러한 경우에, 상담사-코칭 프롬프트들 및/또는 카드들은 그 정보에 맞춰질 수 있다. 예를 들어, 일부 사용자들은 특정한 날에 중지하기를 원할 수 있는 반면, 다른 사용자들은 보통 중지 계획을 원한다(즉, 더 긴 시간의 지속기간에 걸쳐 중지). 그러한 경우에, 시스템/방법은 사용자들을 "고속 중지" 계획 또는 "보통 중지" 계획에 할당할 수 있다. 예로서, "고속 중지" 사용자들로서 식별되는 그러한 사용자들은 행동-수정 프로그램에서 필수 단계들의 고도로 우선순위화된 리스트의 코치-상담된 프롬프트들 및/또는 카드들을 수신할 것이다. 대조적으로, "보통 중지" 사용자들로서 식별된 그러한 사용자들은 계획 시퀀스에서 더 긴 시간을 허용하는 맞춤화된 콘텐츠를 얻을 것이다.
맞춤화된 피드백의 추가적인 예들은 계층들에서 사용자에게 프롬프트하는 것을 포함한다. 예를 들어, 현재 주에 프롬프트된 정보가 우선순위를 갖고, 사용자가 그 주에 대한 카드들/코칭과의 상호작용을 완료하면, 미완성이었던 이전 주의 정보가 코치/시스템에 의해 프롬프트될 수 있다. 카드들/코칭은 또한 사용자에게 목표들 및 사용을 최신으로 유지하라고 프롬프트할 수 있다. 예를 들어, 본 시스템은 사용자의 목표가 적어도 2주마다 최신인 것을 보장하기 위해 하루당 담배들의 매주 업데이트를 위해 (코칭 및/또는 카드들을 통해) 사용자에게 프롬프트한다. 사용자가 프로그램에 매우 관여하는/프로그램에서 성공하는 그러한 경우들에서, 시스템은 공격적인 행동 목표들을 설정하는 것을 추천하는 맞춤화된 프로그램-관련 콘텐츠(예를 들어, 코칭 및/또는 다른 정보)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 흡연을 50%만큼 감소시키면, 시스템은 사용자에게 앞서 가서 중지하라고 프롬프트할 수 있다. 다른 변형에서, 모든 레슨들을 완료하고 여전히 적극적인 사용자는 그들이 흡연량을 감소시키는 것 또는 완전히 중지하는 것과 같은 변화를 만들기를 원하는 경우 시스템에 의해 프롬프트될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 본 명세서에 설명된 시스템들 및 방법들은 하나 이상의 모바일 장치들 및 모바일 장치들과 통신하는 서버를 포함하는 시스템을 제공한다. 도 9는 장치(102), 장치(104), 및 장치들(102 및 104)과 통신하는 서버(106)를 포함하는 그러한 시스템에 대한 예시적인 실시예(100)를 도시한다. 장치(102)는 환자의 흡연 행동을 검출하는 것을 돕는다. 장치(102)는 프로세서, 메모리, 및 장치(104) 및/또는 서버(106)로부터 데이터를 수신하고 전송하기 위한 통신 링크를 포함한다. 장치(102)는 환자의 CO, eCO, SpCO, SpO2, 심박수, 호흡수, 혈압, 체온, 발한, 심박수 변동성, 전기 리듬, 맥박 속도, 전기 피부 반응, 동공 크기, 지리적 위치, 환경, 주위 온도, 스트레서, 생활 이벤트, 및 다른 적합한 파라미터들 중 하나 이상을 측정하는 것에 기초하여 환자의 흡연 행동을 측정하기 위한 하나 이상의 센서들을 포함한다. 예를 들어, 장치(102)는 CO, eCO, SpCO 및 SpO2를 측정하기 위한 PPG-기반 센서들, 심박수 및 혈압을 측정하기 위한 심전도기록법-기반 센서들, 호흡수를 측정하기 위한 음향 신호 처리-기반 센서들, 체온을 측정하기 위한 웨어러블 온도 센서들, 피부 전도도를 측정하기 위한 피부 전기 활동-기반 센서들, 뇌전도, CO 및 다른 변수들을 측정하는 피부, 지방 또는 근육 내에 배치되는 이식 가능 센서들, 구강내 CO 센서들, 주위 CO 센서들, 및 다른 적합한 센서들을 포함할 수 있다. 이러한 센서들은 최적의 모니터링을 위해 신체 상의 또는 내의 다양한 위치들을 가질 수 있다.
장치(102)는 휴대 가능하거나 착용 가능할 수 있다. 예를 들어, 장치(102)는 손목시계와 유사한 방식으로 착용 가능할 수 있다. 다른 예에서, 장치(102)는 휴대 가능하거나 착용 가능할 수 있고, 손가락 끝, 귓불, 귓바퀴, 발가락, 가슴, 발목, 팔, 피부의 접힘부, 또는 다른 적합한 신체 부분에 부착될 수 있다. 장치(102)는 클립들, 밴드들, 스트랩들, 접착식으로 적용된 센서 패드들, 또는 다른 적합한 매체를 통해 적합한 신체 부분에 부착될 수 있다. 예를 들어, 장치(102)는 손가락 클립을 통해 손가락 끝에 부착될 수 있다. 다른 예에서, 장치(102)는 귀 클립을 통해 귓불 또는 귓바퀴에 부착될 수 있다. 또 다른 예에서, 장치(102)는 발가락 클립을 통해 발가락에 부착될 수 있다. 또 다른 예에서, 장치(102)는 가슴 스트랩을 통해 가슴에 부착될 수 있다. 또 다른 예에서, 장치(102)는 발목 밴드를 통해 발목에 부착될 수 있다. 또 다른 예에서, 장치(102)는 이두근 또는 삼두근 스트랩들을 통해 팔에 부착될 수 있다. 또 다른 예에서, 장치(102)는 센서 패드들을 통해 피부의 접힘부에 부착될 수 있다.
장치(102)는 환자에게 샘플에 대해 프롬프트할 수 있거나, 장치는, 착용되는 경우, 환자 의지를 필요로 함이 없이 샘플을 취할 수 있다. 샘플링은 산발적이거나, 연속적이거나, 거의 연속적이거나, 주기적이거나, 임의의 다른 적합한 간격에 기초할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 샘플링은 센서가 측정을 할 수 있는 만큼 자주 연속적으로 수행된다. 몇몇 실시예들에서, 샘플링은 5분 또는 15분 또는 다른 적합한 시간 간격과 같은, 설정된 시간 간격 후에 연속적으로 수행된다.
몇몇 실시예들에서, 장치(102)는 PPG와 같은 경피 방법을 사용하여 SpCO를 모니터링하기 위한 하나 이상의 센서를 포함한다. 경피 모니터링은 투과 또는 반사율 방법들을 이용할 수 있다. 장치(104)는 스마트폰 또는 다른 적합한 모바일 장치일 수 있다. 장치(104)는 프로세서, 메모리, 및 장치(102) 및/또는 서버(106)로부터 데이터를 수신하고 전송하기 위한 통신 링크를 포함한다. 장치(104)는 장치(102)로부터 데이터를 수신할 수 있다. 장치(104)는 가속도계, 글로벌 포지셔닝 시스템-기반 센서, 자이로스코프 센서, 및 설명된 파라미터들을 추적하기 위한 다른 적합한 센서들을 포함할 수 있다. 장치(104)는 움직임, 위치, 시각, 환자 입력 데이터, 및 다른 적합한 파라미터들을 포함하지만 이로 제한되지 않는 소정 파라미터들을 측정할 수 있다.
장치(104)에 의해 수신된 환자 입력 데이터는 스트레서들, 생활 이벤트들, 지리적 위치, 일상 이벤트들, 니코틴 패치들 또는 다른 포뮬러들의 투여들, 흡연 중단을 위한 다른 약품들의 투여들, 및 다른 적합한 환자 입력 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 환자 입력 데이터의 일부는 전화 통화, 운동, 직장, 스포츠, 스트레스, 섹스, 음주, 흡연, 및 다른 적합한 환자 입력 데이터에 관한 정보를 포함할 수 있다. 텍스팅, 통화, 서핑, 게임 플레이, 및 다른 적합한 사용을 위한 그들의 스마트폰의 환자 사용이 또한 흡연 행동과 상관될 수 있고, 이러한 상관들은 행동을 예측하고 행동을 변화시키기 위해 이용될 수 있다. (데이터를 수신하는 것에 후속하여) 장치(104) 또는 서버(106)는 실시간으로 또는 지정된 기간이 완료된 후에 데이터를 컴파일하고, 추세들에 대해 데이터를 분석하고, 데이터를 상관시킬 수 있다. 서버(106)는 프로세서, 메모리, 및 장치(102) 및/또는 장치(104)로부터 데이터를 수신하고 전송하기 위한 통신 링크를 포함한다. 서버(106)는, 예를 들어 건강관리 제공자 사이트, 또는 다른 적합한 위치에서, 장치들(102 및 104)에 대해 원격에 위치될 수 있다.
도 10은 장치(202) 및 장치(202)와 통신하는 서버(204)를 포함하는 시스템에 대한 예시적인 실시예(200)를 도시한다. 장치(202)는 환자의 흡연 행동을 검출하는 것을 돕는다. 장치(202)는 프로세서, 메모리, 및 서버(204)로부터 데이터를 수신하고 전송하기 위한 통신 링크를 포함한다. 장치(202)는 휴대 가능하거나 착용 가능할 수 있다. 예를 들어, 장치(202)는 손목시계와 유사한 방식으로 착용 가능할 수 있다. 장치(202)는 환자의 CO, eCO, SpCO, SpO2, 심박수, 호흡수, 혈압, 체온, 발한, 심박수 변동성, 전기 리듬, 맥박 속도, 전기 피부 반응, 동공 크기, 지리적 위치, 환경, 주위 온도, 스트레서, 생활 이벤트, 및 다른 적합한 파라미터들 중 하나 이상을 측정하는 것에 기초하여 환자의 흡연 행동을 측정하기 위한 하나 이상의 센서들(206)을 포함한다.
장치(202)는 움직임, 위치, 시각, 환자 입력 데이터, 및 다른 적합한 파라미터들을 포함하지만 이로 제한되지 않는 소정 파라미터들을 측정하기 위한 하나 이상의 센서들(208)을 포함할 수 있다. 환자 입력 데이터는 스트레서들, 생활 이벤트들, 위치, 일상 이벤트들, 니코틴 패치들 또는 다른 포뮬러들의 투여들, 흡연 중단을 위한 다른 약품들의 투여들, 및 다른 적합한 환자 입력 데이터를 포함할 수 있다. 환자 입력 데이터는 예를 들어 장치(104)와 같은 모바일 장치 상에서 환자에 대한 프롬프트에 응답하여 수신되거나, 환자의 의지에 대한 프롬프트 없이 입력될 수 있다. 예를 들어, 환자 입력 데이터의 일부는 전화 통화, 운동, 직장, 스포츠, 스트레스, 섹스, 음주, 흡연, 및 다른 적합한 환자 입력 데이터에 관한 정보를 포함할 수 있다. (데이터를 수신하는 것에 후속하여) 장치(202) 또는 서버(204)는 실시간으로 또는 지정된 기간이 완료된 후에 데이터를 컴파일하고, 추세들에 대해 데이터를 분석하고, 데이터를 상관시킬 수 있다. 서버(204)는 프로세서, 메모리, 및 장치(202)로부터 데이터를 수신하고 전송하기 위한 통신 링크를 포함한다. 서버(204)는, 예를 들어 건강관리 제공자 사이트, 또는 다른 적합한 위치에서, 장치(202)에 대해 원격에 위치될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 장치(102 또는 202)는 검출기 유닛 및 통신 유닛을 포함한다. 장치(102 또는 202)는 그의 특정 기능들에 적절한 바와 같은 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스는 터치 스크린, 키보드, 또는 다른 적합한 입력 메커니즘을 통해 입력을 수신할 수 있다. 검출기 유닛은 흡연 행동을 나타내는 환자로부터의 생물학적 파라미터의 입력을 사용하여 물질을 검출할 수 있는 적어도 하나의 테스트 요소를 포함한다. 검출기 유닛은 폐로부터의 배출된 기체, 타액, 또는 조직을 통해 지향되거나 조직에 의해 반사된 광의 파장들과 같은, 환자로부터의 생물학적 입력을 분석한다. 몇몇 실시예들에서, 검출기 유닛은 PPG를 사용하여 환자 SpCO를 모니터링한다. 검출기 유닛은 선택적으로 SpO2, 심박수, 호흡수, 혈압, 체온, 발한, 심박수 변동성, 전기 리듬, 맥박 속도, 전기 피부 반응, 동공 크기, 지리적 위치, 환경, 주위 온도, 스트레서, 생활 이벤트, 및 다른 적합한 파라미터들을 포함하지만 이로 제한되지 않는 다수의 다른 변수들을 측정할 수 있다. 호흡-기반 센서들에 대해, 환자 입력은 검출기 유닛의 일부로서의 관 내로 부는 것을 포함할 수 있다. 타액 또는 다른 체액-기반 센서들에 대해, 환자 입력은 검출기 유닛 내에 제공된 테스트 챔버 내에 유체 샘플을 배치하는 것을 포함할 수 있다.
PPG와 같은 광-기반 센서들에 대해, 환자 입력은 손가락 또는 노출된 피부의 다른 영역 상에 방출기-검출기를 배치하는 것을 포함할 수 있다. 검출기 유닛은 날짜 및 시각을 기록하고, 목표한 물질의 존재를 정량화하고, 미래의 분석을 위해 데이터를 저장하고/하거나 분석을 위해 다른 위치, 예를 들어 장치(104) 또는 서버(106)에 데이터를 전송한다. 통신 유닛은 유선 또는 무선 연결을 통해 다른 장치, 예를 들어 장치(104)와의 통신 링크를 확립하기 위한 적절한 회로부를 포함한다. 무선 연결은 WI-FI, 블루투스, 무선 주파수, 또는 다른 적합한 프로토콜을 사용하여 확립될 수 있다.
도 11은 광-기반 센서를 사용하여 SpO2 및 SpCO를 분석하기 위한 적합한 파장들의 예시적인 실시예(300)를 도시한다. 환자에 대한 SpCO는 적합한 센서를 이용하여 환자의 호기된 호흡을 간헐적으로 테스트함으로써 측정될 수 있다. 다른 예에서, 환자에 대한 SpCO는 광전식용적맥파기록법(PPG)과 같은 경피 방법을 사용하여 측정될 수 있다. SpCO는 환자 조직, 예를 들어 귓불, 귓바퀴, 손가락 끝, 발가락, 피부의 접힘부, 또는 다른 적합한 신체 부분을 통해 광을 통과시키고, 다양한 파장들의 감쇠를 분석함으로써 검출된다. SpO2는 전형적으로 2개의 파장, 예를 들어 302(660 nm) 및 306(940 nm)을 사용하여 측정된다. SpCO는 3개의 파장, 예를 들어 302(660 nm), 304(810 nm), 및 306(940 nm), 또는 예를 들어, 500-1000 nm 범위의 최대 7개 이상의 파장을 사용하여 측정될 수 있다. 그러한 PPG 센서는 손가락 클립들, 밴드들, 접착식으로 적용된 센서 패드들, 또는 다른 적합한 매체를 통해 구현될 수 있다. PPG 센서는 많은 펄스 산소 농도계들에서 사용되는 것과 같이 투과성일 수 있다. 투과성 PPG 센서들에서, 광의 2개 이상의 파형이 환자 조직, 예를 들어 손가락을 통해 투과되고, 타겟의 다른 측에 있는 센서/수신기가 수신된 파형들을 분석하여 SpCO를 결정한다. 대안적으로, PPG 센서는 반사성일 수 있다. 반사율 PPG 센서들에서, 광이 타겟, 예를 들어 손가락에 대해 비추어지고 수신기/센서가 반사된 광을 픽업하여 SpCO의 측정치를 결정한다. 더 상세한 사항들이 아래에 제공된다.
경피 또는 경점막 센서들은 조직을 통과하는 광 신호들의 감쇠의 분석에 기초하여 혈액 CO 레벨 및 다른 파라미터들을 비침습적으로 결정할 수 있다. 투과성 센서들은 전형적으로 귓불, 귓바퀴, 손가락 끝, 발가락, 피부의 접힘부, 또는 다른 적합한 신체 부분과 같은, 얇은 신체 부분에 맞대어 놓여진다. 광이 조직의 한 쪽으로부터 비춰지고 다른 쪽에서 검출된다. 한 쪽의 광 다이오드들은 특정 파장 세트로 튜닝된다. 다른 쪽의 수신기 또는 검출기는 어느 파형들이 투과되는지 그리고 그들이 얼마나 많이 감쇠되는지를 검출한다. 이러한 정보는 헤모글로빈 분자들, 즉 SpO2 및/또는 SpCO에 대한 O2 및/또는 CO의 백분율 결합을 결정하는 데 사용된다.
반사율 센서들이 손목과 같은 더 두꺼운 신체 부분 상에서 사용될 수 있다. 표면에 비추어지는 광은 다른 쪽에서 측정되는 것이 아니라 대신에 동일한 쪽에서 표면으로부터 반사된 광의 형태로 측정된다. 반사된 광의 파장들 및 감쇠는 SpO2 및/또는 SpCO를 결정하는 데 사용된다. 몇몇 실시예들에서, 환자 손목의 모션으로 인한 문제들은 가속도계를 사용하여 정정된다. 예를 들어, 가속도계로부터의 정보는 모션으로 인한 SpO2 및 SpCO 값들에 있어서의 에러들을 정정하는 데 사용된다. 그러한 센서들의 예들이 발명의 명칭이 "비침습적 다중-파라미터 환자 모니터(Noninvasive Multi-Parameter Patient Monitor)"인 미국 특허 제8,224,411호에 개시되어 있다. 적합한 센서의 다른 예가 발명의 명칭이 "반사율 및/또는 투과성 펄스 산소 농도계(Reflectance and/or Transmissive Pulse Oximeter)"인 미국 특허 제8,311,601호에 개시되어 있다. 이러한 2개의 미국 특허는 그 안에 참고로 포함된 모든 자료들을 포함하여, 전체적으로 본 명세서에 참고로 포함된다.
몇몇 실시예들에서, 장치(102 또는 202)는 대행자가 시그널링 및 테스트 프롬프트들에 응답하게 하여 시스템을 무효화하는 것을 방지하기 위해 지문, 망막 스캔, 음성 라벨 또는 다른 바이오메트릭 식별자와 같은 환자의 고유 특성을 인식하도록 구성된다. 이러한 목적을 위해, 환자 식별 서브-유닛이 장치(102 또는 202)에 포함될 수 있다. 당업자는 당업계에 공지된 바와 같은 지문 스캐너, 망막 스캐너, 음성 분석기, 또는 안면 인식 중 하나 이상을 포함하도록 필요에 따라 식별 서브-유닛을 구성할 수 있다. 적합한 식별 서브-유닛들의 예들이 예를 들어 발명의 명칭이 "플래시-인터페이스 지문 센서(Flash-interfaced Fingerprint Sensor)"인 미국 특허 제7,716,383호, 및 발명의 명칭이 "다중모드 인증(Multimodal Authentication)"인 미국 특허 출원 공개 제2007/0005988호에 개시되어 있으며, 이들 각각은 전체적으로 본 명세서에 참고로 포함된다.
식별 서브-유닛은 생물학적 입력이 테스트 요소에 제공될 때 환자의 사진 또는 비디오를 자동으로 기록하기 위한 내장 스틸 또는 비디오 카메라를 포함할 수 있다. 사용되는 식별 프로토콜의 유형에 상관없이, 장치(102 또는 202)는 식별을 예를 들어 시간 참조에 의해 특정 생물학적 입력과 연관시킬 수 있고, 그 정보를 나중의 분석을 위해 그 특정 생물학적 입력에 관한 다른 정보와 함께 저장할 수 있다.
환자는 또한 호기된 호흡을 테스트할 때 예를 들어 펌프, 블래더, 빌로우즈, 또는 다른 장치로 검출기에 불어 넣음으로써 검출기를 무효화하려고 시도할 수 있다. 타액 테스트의 실시예에서, 환자는 물과 같은 깨끗한 액체를 대용하려고 시도할 수 있다. 광-기반 센서들에 대해, 환자는 친구에게 그를 또는 그녀를 대신하도록 요청할 수 있다. 이러한 시도들을 무효화하는 수단이 시스템에 통합될 수 있다. 예를 들어, 장치(102 또는 202)는 실제와 시뮬레이션된 호흡 전달을 구별하는 능력을 통합할 수 있다. 이러한 기능은 검출기 유닛을 산소 및 이산화탄소는 물론 타겟 물질(예를 들어, 일산화탄소)을 감지하도록 구성함으로써 통합될 수 있다. 이러한 방식으로, 검출기 유닛은 분석되는 기체가 주위 공기보다 더 낮은 산소 및 더 높은 이산화탄소를 갖는 배출된 호흡으로부터 오고 있는 것을 확인할 수 있다. 다른 예에서, 검출기 유닛은 타액과 다른 액체들을 구별하기 위해 타액에서 자연적으로 발생하는 효소들을 검출하도록 구성될 수 있다. 또 다른 예에서, 광-기반 센서들은 CO 레벨 이외의 혈액 화학 파라미터들을 측정하는 데 사용될 수 있고, 이에 따라 결과들은 환자의 혈액 화학을 나타내는 알려진 샘플들과 비교될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 장치(104)(예를 들어, 스마트폰)는 실시간으로, 거의 실시간으로, 또는 적합한 간격에 따라 주기적으로 장치(102)(예를 들어, 웨어러블 장치)로부터 측정치를 수신한다. 장치(104)는 소정의 입력들에 대해 환자에게 프롬프트하기 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 장치(104)는 수집된 데이터의 소정의 출력들을 디스플레이하기 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 장치(104)는 프롬프트 없이 또는 프롬프트에 응답하여 환자가 그의 또는 그녀의 상태와 관련있다고 믿는 정보를 환자가 입력하도록 허용할 수 있다. 그러한 정보는 스트레스를 받거나 불안함을 느끼는 것과 같은 환자의 정신 상태에 관한 정보를 포함할 수 있다. 그러한 프롬프트되지 않은 정보는 미리 결정된 알고리즘에 기초하여 생물학적 입력에 상관될 수 있는데, 예를 들어 프롬프트되지 않은 입력에 시간상 가장 가까운 생물학적 입력과 연관되거나 프롬프트되지 않은 입력 후에 발생하는 첫 번째 생물학적 입력과 연관될 수 있다. 서버(106)(예를 들어, 건강관리 데이터베이스 서버)는 장치들(102 및 104) 중 하나 또는 둘 모두로부터 그러한 데이터를 수신할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 데이터는 장치들(102, 104 및 106) 중 하나 이상의 조합에 저장될 수 있다. 데이터는 환자, 환자의 의사, 동료 그룹들, 가족, 상담사들, 고용주, 및 다른 적합한 이해 관계자들과 같은 다양한 이해 관계자들에게 보고될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 웨어러블 장치, 예를 들어 장치(102 또는 202)가 흡연 행동을 검출하고 이어서 흡연자들에게 중지 프로그램들을 참조하게 하기 위해 예를 들어 그들의 평상시의 연례 방문들 동안 환자들에게 적용될 수 있다. 환자는 소정 기간, 예를 들어 하루, 일주일, 또는 다른 적합한 기간 동안 외래 환자로서 착용하기 위해 웨어러블 장치를 제공받는다. 더 긴 착용 시간들은 흡연 행동의 검출에서 더 많은 민감도를, 그리고 흡연 행동과 관련된 변수들을 정량화함에 있어서 더 많은 정확도를 제공할 수 있다. 아래의 도 15는 흡연 행동을 검출하기 위한 예시적인 흐름도를 제공하며, 아래에서 더 상세히 설명될 것이다.
몇몇 실시예들에서, 고용주들은 피고용인들에게 하루, 일주일, 또는 다른 적합한 기간과 같은 소정 기간 동안 웨어러블 장치를 자발적으로 착용하도록 요청한다. 인센티브 프로그램은 비만, 고지혈증, 당뇨병, 고혈압, 및 다른 적합한 건강 질환들에 대한 바이오메트릭 스크리닝을 위한 프로그램들과 유사할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 건강 관리 보험 회사들은 그들의 가입자들에게 흡연 행동을 검출하기 위해 적합한 기간 동안 웨어러블 장치를 착용하도록 요청한다. 정량화되는 흡연 행동에 기초하여, 이러한 환자들은 본 개시에서 설명된 바와 같은 흡연 중단 프로그램에 회부될 수 있다.
적합한 기간, 예를 들어 5일 동안 웨어러블 장치를 착용할 때, 다수의 파라미터가 실시간 또는 거의 실시간으로 측정될 수 있다. 이러한 파라미터들은 CO, eCO, SpCO, SpO2, 심박수, 호흡수, 혈압, 체온, 발한, 심박수 변동성, 전기 리듬, 맥박 속도, 전기 피부 반응, 동공 크기, 지리적 위치, 환경, 주위 온도, 스트레서, 생활 이벤트, 및 다른 적합한 파라미터들을 포함할 수 있지만, 이로 제한되지 않는다. 도 12는 전형적인 5일 모니터링 기간 동안 환자의 변화하는 SpCO 레벨에 대한 예시적인 차트(400)를 도시한다. 데이터 포인트들(402 및 404)은 높은 레벨의 CO를 표시하며, 이는 결국 아마도 높은 흡연 이벤트들을 표시한다. 데이터 포인트들(406 및 408)은 아마도 환자가 잠들었거나 달리 점령되었기 때문에 낮은 레벨의 CO를 표시한다. 하나 이상의 알고리즘이 적절한 민감도 및 특이성으로 흡연 이벤트를 검출하기 위해 곡선 상의 입상 데이터 포인트들에 적용될 수 있다. 예를 들어, 알고리즘들은 흡연 이벤트를 검출하기 위해 SpCO 곡선의 형상, 시작 포인트, 업스트로크, 기울기, 피크, 델타, 하향 기울기, 상향 기울기, 변화 시간, 곡선 아래의 면적, 및 다른 적합한 인자들 중 하나 이상을 분석할 수 있다.
웨어러블 장치로부터의 데이터는 실시간으로, 각각의 날의 끝에, 또는 다른 적합한 시간 간격에 따라 스마트폰, 예를 들어 장치(104), 또는 클라우드 서버, 예를 들어 서버(106 또는 204)에 전송될 수 있다. 스마트폰은 움직임, 위치, 시각, 환자 입력 데이터, 및 다른 적합한 파라미터들을 포함하지만 이로 제한되지 않는 파라미터들을 측정할 수 있다. 환자 입력 데이터는 스트레서들, 생활 이벤트들, 위치, 일상 이벤트들, 니코틴 패치들 또는 다른 포뮬러들의 투여들, 흡연 중단을 위한 다른 약품들의 투여들, 및 다른 적합한 환자 입력 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 환자 입력 데이터의 일부는 전화 통화, 운동, 직장, 스포츠, 스트레스, 섹스, 음주, 흡연, 및 다른 적합한 환자 입력 데이터에 관한 정보를 포함할 수 있다. 수신된 데이터는 실시간으로 또는 기간이 완료된 후에 컴파일되고, 추세들에 대해 분석되고, 상관될 수 있다.
위에서 측정된 파라미터들로부터, 흡연에 관한 정보가 예를 들어 장치(102, 104, 또는 202) 또는 서버(106 또는 204)에 위치된 프로세서를 통해 도출될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 정보를 분석하여 CO 추세들, 평균들, 피크들, 및 연관성들, 하루 동안의 다른 바이탈 사인 추세들, 및 흡연 전, 동안 그리고 후에 그 바이탈들이 어떻게 변하는지를 결정할 수 있다.도 13은 분석된 정보에 대한 예시적인 도면(500)을 도시한다. 환자는 도 12에서의 주어진 날에 줌인함으로써 도 13에 도달할 수 있다. 데이터 포인트(502)는 환자가 잠들어 있을 때의 SpCO 레벨을 나타낸다. 데이터 포인트(504)는 환자가 기상할 때 SpCO 레벨이 최저임을 보여준다. 데이터 포인트들(506, 508, 및 510)은 높은 SpCO 레벨들이 작업 중단, 점심, 및 통근과 같은 트리거들과 연관됨을 나타낸다. 프로세서는 도 13에서의 SpCO 추세들을 분석하여 흡연된 담배들의 총 수, 1일당 흡연된 담배들의 평균 수, 1일당 흡연된 담배들의 최대 수, 흡연된 각각의 담배의 강도, 흡연된 각각의 담배의 양, 그러한 환자의 흡연 이벤트가 중지 프로그램을 위해 나중에 사용될 곡선 상에서 어떻게 보일지, 시각, 요일, 연관된 스트레서, 지리, 위치, 및 움직임과 같은 파라미터들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 주어진 날에서의 피크들의 총 수는 흡연된 담배들의 수를 나타낼 수 있는 반면, 각각의 피크의 경사도는 흡연된 각각의 담배의 강도를 나타낼 수 있다.
도 14는 환자 데이터를 저장하기 위한 예시적인 데이터 구조를 도시한다. 이 실시예에서, 데이터 구조(600)는 도 13에서의 데이터 포인트들, 예를 들어 데이터 포인트(508)와 연관된 환자 데이터(602)를 예시한다. 환자 데이터(602)는 환자 이름(604) 및 환자 연령(606)과 같은 환자에 대한 식별 정보를 포함한다. 환자 데이터(602)는 도 13에서의 곡선에 대응하는 곡선 데이터(608)를 포함한다. 예를 들어, 곡선 데이터(608)는 데이터 포인트(508)에 대응하는 곡선 식별자(610)를 포함한다. 데이터 포인트(508)에 대응하는 데이터는 장치(102, 104, 또는 202), 및/또는 서버(106 또는 204) 또는 이들의 조합에 의해 수집될 수 있다. 곡선 식별자(610)와 연관된 데이터는 날, 시간, 및 위치 정보(612)를 포함한다. 데이터는 CO 및 O2 레벨들(614)과 같은 환자 바이탈 사인들을 포함한다. 데이터는 트리거(616)와 같은 환자 입력 데이터를 포함한다. 환자 입력 데이터는 예를 들어 장치(104) 상에서 환자에 대한 프롬프트에 응답하여 입력되거나, 환자의 의지에 대한 프롬프트 없이 입력될 수 있다. 곡선 데이터(608)는 도 13에서의 추가적인 데이터 포인트들에 대한 곡선 식별자(618)를 포함한다. 데이터 구조(600)는 환자 데이터를 저장하기에 적절하게 적응될 수 있다.
도 15는 적합한 평가 기간에 걸쳐 환자의 흡연 행동을 검출하기 위한 예시적인 흐름도(700)를 도시한다. 환자가 적합한 기간, 예를 들어 5일 동안 웨어러블 장치를 착용할 때, 다수의 파라미터가 실시간으로, 거의 실시간으로, 각각의 날의 끝에, 또는 다른 적합한 시간 간격에 따라 측정될 수 있다. 이러한 파라미터들은 CO, eCO, SpCO, SpO2, 심박수, 호흡수, 혈압, 체온, 발한, 심박수 변동성, 전기 리듬, 맥박 속도, 전기 피부 반응, 동공 크기, 지리적 위치, 환경, 주위 온도, 스트레서, 생활 이벤트, 및 다른 적합한 파라미터들을 포함할 수 있지만, 이로 제한되지 않는다. 웨어러블 장치 또는 다른 적합한 장치는 움직임, 위치, 시각, 및 다른 적합한 파라미터들을 포함하지만 이로 제한되지 않는 파라미터들을 측정할 수 있다.
단계(702)에서, 스마트폰, 예를 들어 장치(104), 또는 클라우드 서버, 예를 들어 서버(106 또는 204) 내의 프로세서가 설명된 환자 데이터를 수신한다. 단계(704)에서, 프로세서는 예를 들어 스마트폰 상에 환자에게 디스플레이된 프롬프트에 응답한 환자 입력 데이터, 및/또는 환자의 의지에 대한 프롬프트 없이 입력된 환자 데이터를 수신한다. 환자 입력 데이터는 스트레서들, 생활 이벤트들, 위치, 일상 이벤트들, 니코틴 패치들 또는 다른 포뮬러들의 투여들, 흡연 중단을 위한 다른 약품들의 투여들, 및 다른 적합한 환자 입력 데이터를 포함할 수 있다. 단계(706)에서, 프로세서는 수신된 데이터로 환자 데이터베이스를 업데이트하기 위한 명령어들을 전송한다. 예를 들어, 프로세서는 환자 데이터베이스를 호스팅하는 건강관리 제공자 서버 또는 클라우드 서버에 환자 데이터를 송신할 수 있다.
단계(708)에서, 프로세서는 환자 데이터를 분석하여 흡연 이벤트들을 결정한다. 프로세서는 데이터를 컴파일하고, 추세들에 대해 데이터를 분석하고, 실시간으로 또는 평가 기간이 완료된 후에 데이터를 상관시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 정보를 분석하여 CO 추세들, 평균들, 피크들, 곡선의 형상, 및 연관성들, 하루 동안의 다른 바이탈 사인 추세들, 및 흡연 전, 동안 그리고 후에 그 바이탈들이 어떻게 변하는지를 결정할 수 있다. 프로세서는 SpCO 추세들을 분석하여 흡연된 담배들의 총 수, 1일당 흡연된 담배들의 평균 수, 1일당 흡연된 담배들의 최대 수, 흡연된 각각의 담배의 강도, 시각, 요일, 연관된 스트레서, 지리, 위치, 및 움직임과 같은 파라미터들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 주어진 날에서의 피크들의 총 수는 흡연된 담배들의 수를 나타낼 수 있는 반면, 각각의 피크의 경사도는 흡연된 각각의 담배의 강도를 나타낼 수 있다.
단계(710)에서, 프로세서는 결정된 흡연 이벤트들 및 관련 분석을 저장을 위해 환자 데이터베이스에 송신한다. 단계(712)에서, 프로세서는 평가 기간이 종료되었는지를 결정한다. 예를 들어, 평가 기간은 5일 또는 다른 적합한 기간일 수 있다. 평가 기간이 종료되지 않은 경우, 프로세서는 단계(702)로 복귀하여 추가적인 환자 데이터를 수신하고, 데이터를 분석하고, 그에 맞춰 환자 데이터베이스를 업데이트한다.
평가 기간이 종료된 경우, 단계(714)에서, 프로세서는 데이터 수집 및 분석을 종료한다. 예를 들어, 프로세서는 평가 기간의 끝에 모든 수집된 데이터를 평가하여 아래의 도 16에 관하여 설명되는 바와 같은 보고서를 준비할 수 있다.
도 15의 단계들 또는 설명들은 본 개시의 임의의 다른 실시예와 함께 사용될 수 있는 것으로 고려된다. 게다가, 도 15와 관련하여 설명된 단계들 및 설명들은 본 개시의 목적들을 성공시키기 위해 대안적인 순서들로 또는 병렬로 행해질 수 있다. 예를 들어, 이러한 단계들 각각은 시스템 또는 방법의 지연을 감소시키거나 그의 속도를 증가시키기 위해 적절한 바에 따라 임의의 순서로 또는 병렬로 또는 실질적으로 동시에 수행될 수 있다. 더욱이, 도 9(예를 들어, 장치(102, 104, 또는 106)) 또는 도 10(예를 들어, 장치(202 또는 204))과 관련하여 논의된 장치들 또는 장비 중 임의의 것이 도 15에서의 단계들 중 하나 이상을 수행하는 데 사용될 수 있다는 점에 유의해야 한다.
몇몇 실시예들에서, 본 명세서에 설명된 시스템들 및 방법들은 환자를 위한 중지 프로그램을 개시하고 셋업하는 것을 제공한다. 환자가 웨어러블 장치, 예를 들어 장치(102 또는 202)를 착용하면서 5일 평가를 완료한 후에, 전체 데이터세트가 시스템에 의해 컴파일 및 분석되고 중지 프로그램을 위해 환자 또는 의사에게 전달된다. 도 16은 분석으로부터의 샘플 보고서의 예시적인 실시예(800)를 도시한다. 예를 들어, 보고서는, 10월 1일부터 10월 6일까지, 존스씨가 1일당 흡연된 평균 35개의 담배와 하루에 흡연된 최대 45개의 담배와 함께 총 175개의 담배를 흡연하였다는 것을 나타낸다. 존스씨의 CO 레벨은 5일 평가 기간의 지속기간의 60% 동안 4% 초과로 유지되고 최대 20.7%와 함께 5.5%로 평균되었다. 존스씨의 트리거들은 직장, 홈 스트레서들, 및 통근을 포함하였다. 보고서는 존스씨의 흡연 습관들을 고려하여 니코틴 대체 요법을 시작하기 위해 높은 투여량 및 빈번 니코틴 레벨 예측을 추천한다.
몇몇 실시예들에서, 환자는 중지 프로그램에 들어가기 위한 프로세스를 시작하기 위해 그들의 의사 또는 상담사와 협력한다. 몇몇 실시예들에서, 시스템은 평가 기간으로부터의 데이터에 기초하여 자동으로 중지 프로그램을 셋업한다. 도 16에서의 샘플 보고서는 SpCO를 측정하고 CO 노출, 연관된 스트레서들에 대한 보고서를 생성하고, 시작 니코틴 투여량 요건을 예측하는 하나의 예이다. 예를 들어, 높은 볼륨 및 강도 흡연자는 프로세서가 5일 행동에 기초하여 추정할 수 있는 중지 프로그램 엔트리에서 더 니코틴 의존적일 수 있으며, 중지 프로그램은 더 높은 니코틴 대체 요법 투여량으로 환자를 시작하게 할 것이다. 이것은 많은 환자들이 금단 증상들로 인해 중지 프로그램에서 일찍 실패하는 것을 회피할 수 있다. 흡연된 담배들의 평균 및 최대 수, SpCO 레벨들, 트리거들을 포함하는 보고서 데이터에 기초하여, 프로세서는 환자에 대한 투여를 위한 니코틴에 대한 투여량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 평균적으로 1일당 임계 수의 담배들보다 더 많이 흡연하는 환자들에 대한 높은 니코틴 투여량을 결정할 수 있다. 보고서 데이터가 업데이트됨에 따라, 프로세서는 니코틴에 대한 투여량을 또한 업데이트할 수 있다.
수집된 데이터는 약품 선택 및 투여량 결정을 돕는 것에 의해 환자가 프로그램에 들어가기 직전에 환자를 위한 중지 프로그램 개시 및 셋업에 영향을 줄 수 있다. 예를 들어, 더 높은 흡연의 표시는 더 높은 니코틴 대체 요법 투여량 또는 다수의 약품(예를 들어, 바레니클린과 같은, 니코틴 중독을 치료하는 데 사용되는 약물의 추가)으로 시작하는 것을 프롬프트할 수 있다. 수집된 데이터는 환자에 대해 요구되는 상담의 빈도, 유형, 및 지속기간을 결정함으로써 중지 프로그램 개시 및 셋업에 영향을 줄 수 있다. 데이터는 흡연자 요구들의 계층화로 이어질 수 있다. 예를 들어, 최고 사용을 갖는 최고 위험 흡연자는 더 많은 개입을 얻을 수 있는 반면, 더 낮은 위험 흡연자는 더 적은 개입을 얻을 수 있다. 예를 들어, 개입은 환자가 흡연할 가능성이 있는 소정 시각에 환자의 배우자, 친구, 의사, 또는 다른 적합한 이해 관계자로부터의 텍스트 메시지, 전화 통화, 소셜 네트워킹 메시지, 또는 다른 적합한 이벤트를 포함할 수 있다.
수집된 데이터는 흡연 행동을, 흡연을 프롬프트하는 스트레서들, 시각, 및 환자에게 미리 이러한 트리거들을 알아차리라는 조언을 하는 데 사용되는 다른 적합한 변수들과 같은 위의 모든 변수들과 상관시킴으로써 중지 프로그램 개시 및 셋업에 영향을 줄 수 있다. 상담 개입은 이러한 스트레서를 타겟으로 할 수 있고, 그 시각에서의 텍스트 메시지 또는 통화와 같은, 환자에 대한 그 시각을 목표로 하는 개입이 있을 수 있다. 수집된 데이터는 흡연 행동에 기초하여 동료 그룹들을 할당함으로써 중지 프로그램 개시 및 셋업에 영향을 줄 수 있다. 수집된 데이터는 흡연 이벤트를 예측 및/또는 방지하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 빈맥 또는 심박수 변동성 또는 적합한 변수들의 세트가 대부분의 흡연 이벤트들에 선행하는 경우, 이것은 경보를 울릴 것이고 환자는 1회 투여량의 약품을 투여할 수 있거나 동료 그룹, 의사, 또는 상담사로부터의 통화를 수신할 수 있다. 도 20은 흡연 이벤트를 미연에 방지하는 예시적인 실시예를 도시하며, 아래에서 더 상세히 논의될 것이다. 도 22 및 도 23은 예상되는 흡연 이벤트를 예측 및 방지하기 위한 예시적인 흐름도들을 도시하며, 아래에서 더 상세히 논의될 것이다.
몇몇 실시예들에서, 본 명세서에 설명된 시스템들 및 방법들은 환자를 위한 중지 프로그램에의 참여를 유지하는 것을 제공한다. 일단 중지 프로그램에 있을 때, 환자는 모니터링을 위해 웨어러블 장치, 예를 들어 장치(102 또는 202)를 계속 착용할 수 있다. 시스템은 SpCO 기준선을 설정하고 이 기준선에 대해 진행을 추적하는 것과 같은 분석 툴들을 이용할 수 있다. 추세는 0으로 떨어지고 거기에 머무를 수 있다(더 이상 흡연하지 않음을 나타냄). 추세는 피크들 및 밸리(valley)들을 갖고서 천천히 떨어질 수 있다(흡연에 있어서의 감소를 나타냄). 추세는 0으로 떨어진 다음에 되돌아감에 대해 급등할 수 있다(재발을 나타냄).
시스템은 환자를 관여시키기 위해 그룹 또는 개인 진행에 대해 작은 드문 보상들을 제공함으로써 환자 관여 전략들을 이용할 수 있다. 시스템은 환자를 관여시키기 위해 고용주 보상, 지불인 보상, 배우자 보상, 또는 동료 그룹 보상을 제공할 수 있다. 시스템은 환자에 대한 프로세스를 게임으로서 제시하고 진행의 가시성을 개선할 수 있다. 도 21은 그러한 사용자 인터페이스의 예시적인 실시예를 제공하며 아래에서 더 상세히 논의될 것이다. 몇몇 실시예들에서, 시스템은 원격 모니터링을 위해 데이터를 실시간으로 건강 관리 제공자에게 송신하여, 제공자가 매일 사무실에서 데이터를 받아야 함이 없이 환자 관리를 효율적으로 모니터링하고 조정할 수 있게 할 수 있다. 예를 들어, 제공자는 약물 유형 및 투여량을 조정하거나, 긍정적으로 격려하는 진행을 위해 상담, 통화 및 텍스트의 강도를 변경하거나, 환자가 흡연을 억제하지 못하고 있는 경우 개입을 트리거하기 위해 시스템에 명령어들을 전송할 수 있다. 이것은 비용이 많이 드는 직원 중지 전화 라인들을 대체할 수 있고, 프로세스를 효율적으로 자동화할 수 있다. 시스템은 환자들에서의 결과들을 개선하기 위해 증가된 강도 및 빈도를 이용할 수 있다. 시스템은 스케줄링된 전화 통화들, 텍스트 메시지들, 또는 다른 적합한 통신들을 통해 배우자, 고용주, 건강 관리 제공자, 동료들, 친구들, 및 다른 적합한 당사자들로부터의 지원을 통해 환자를 격려할 수 있다.
도 17은 최대로 실행한 다음에 중지 프로그램에 들어가는 환자에 대해 평균 일일 SpCO 추세를 추적하기 위한 예시적인 그래프(900)를 도시한다. 평균 추세는 그것이 개선됨에 따라 각각의 날에 대해 추적된다. 의사 또는 상담사는 측정된 다른 파라미터들 및 관련된 스트레서들(910)과의 CO의 입상 상세 및 연관들을 보기 위해 특정한 날(현재 또는 과거)을 줌인할 수 있다. 중지 프로그램에서의 시간 경과에 따른 CO의 추세의 가시성은 환자 드롭아웃을 방지하고, 흡연 재발을 방지하고, 약품들 및 상담을 적정하고, 결과들을 개선할 수 있다. 예를 들어, 데이터 포인트(902)는 환자가 중지 프로그램에 들어가기 전의 CO 레벨을 나타낸다. 데이터 포인트들(904 및 906)은 CO 레벨들을 니코틴 대체 요법으로서 나타내고, 바레니클린 요법이 중지 프로그램 동안 투여된다. 데이터 포인트(908)는 환자가 성공적으로 흡연을 중지한 것을 나타낸다. 이 시점에서, 시스템은 환자가 재발을 방지하기 위해 재발 방지 프로그램에 들어가는 것을 추천할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 본 명세서에 설명된 시스템들 및 방법들은 환자가 흡연을 성공적으로 중지한 후에 후속 프로그램을 제공한다. 시스템에 의해 검증된 성공적인 중지 후에, 환자는 재발에 대한 조기 검출 시스템으로서 연장된 기간, 예를 들어 수개월 내지 2년 동안 웨어러블 장치, 예를 들어 장치(102 또는 202)를 착용한다. 시스템은 중지 프로그램에 대해 전술된 바와 같이 데이터를 수집하고 상담 전략들을 이용할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 환자는 웨어러블 장치, 예를 들어 장치(102 또는 202), 및 그들이 여러 상이한 파라미터들을 추적함으로써 원격으로 그리고 개인적으로 건강을 평가할 수 있게 하는 그들의 스마트폰, 예를 들어 장치(104)를 위한 앱을 받는다. 환자는 요구되는 바에 따라 1일당 여러 번 호흡 샘플들을 제출하거나 그들의 손가락을 웨어러블 장치 상의 센서 내에 또는 그 위에 놓을 수 있다. 그들은 더 빈번한 또는 심지어 연속적인 측정치들을 얻기 위해 웨어러블 장치를 착용할 수 있다. 테스트 기간, 예를 들어 5일 내지 7일 또는 다른 적합한 기간의 끝에, 스마트폰 내의 프로세서는 그들의 CO 노출 및 관련된 파라미터들을 계산할 수 있다. 도 18은 SpCO(1002), SpO2(1004), 심박수(1006), 호흡수(1008), 혈압(1010), 및 체온(1012)과 같은 측정치들을 보여주는 예시적인 앱 스크린(1000)을 도시한다. 경고 표시자들(1014 및 1016)이 아마도 신체에 대한 흡연의 영향들을 나타내는, 이례적인 측정치들을 위해 제공될 수 있다. 시스템은 경고 표시자들(1014 또는 1016)이 활성화될 때 경고들로 환자에게 프롬프트할 수 있다.
시스템은 환자가 흡연 중단 프로그램에 들어가는 것을 추천하고 그러한 프로그램들에 대한 옵션들을 제공할 수 있다. 환자는 흡연의 그러한 객관적인 증거를 볼 때 중지 프로그램에 들어가는 것에 동의할 수 있다. 시스템은 이러한 데이터를 환자의 배우자, 그들의 의사, 또는 환자의 중지 프로그램에 관련된 다른 적합한 이해 관계자와 공유할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 데이터를 이해 관계자의 모바일 장치의 애플리케이션과 공유하거나, 이메일, 전화, 소셜 네트워킹, 또는 다른 적합한 매체를 통해 데이터를 포함하는 메시지를 전송할 수 있다. 환자를 중지 프로그램에 가입하게 하는 트리거들은 배우자 제안, 고용주 인센티브, 동료 압박, 개인 선택, 질병, 또는 다른 적합한 트리거를 포함할 수 있다. 환자는 중지 프로그램을 스스로 개시하거나 중지 프로그램에 가입하는 데 조력을 받기 위해 데이터를 의사에게 보낼 수 있다.
환자가 중지 프로그램에서 개시된 동안, 웨어러블 장치, 예를 들어 장치(102 또는 202)는 계속 흡연 행동에 선행하는 심박수, 움직임, 위치와 같은 환자의 건강 파라미터를 모니터링하고 데이터를 환자 및/또는 그의 의사에게 송신하여 치료를 개선할 수 있다. 예를 들어 장치(104) 상의 스마트폰 앱은 스트레서들, 생활 이벤트들, 위치, 일상 이벤트들, 니코틴 패치들 또는 다른 포뮬러들의 투여들, 흡연 중단을 위한 다른 약품들의 투여들, 및 다른 적합한 환자 입력 데이터를 포함하지만 이로 제한되지 않는 환자 입력 데이터를 수신할 수 있다.
도 19는 환자 입력 데이터를 수신하기 위한 앱 스크린(1100)의 예시적인 실시예를 도시한다. 앱 스크린(1100)은 스마트폰 앱이 예를 들어 환자에 대한 CO 레벨에 있어서의 급등으로 인해 흡연 이벤트의 표시를 수신할 때 디스플레이될 수 있다. 앱 스크린(1100)은 사용자에게 흡연 이벤트에 대한 트리거를 입력하도록 프롬프트한다. 예를 들어, 환자는 흡연 이벤트를 트리거하는 것으로서 옵션들(1102, 1104, 1106, 및 1108) 중 하나로부터 선택하거나 옵션(1110)을 선택하고 트리거에 관한 추가 정보를 제공할 수 있다. 흡연 이벤트에 대한 다른 트리거들은 전화 통화, 운동, 스포츠, 스트레스, 섹스, 및 다른 적합한 환자 입력 데이터를 포함할 수 있다. 환자는 흡연 이벤트에 대한 트리거 정보를 입력하기 위해 자발적으로 앱 스크린(1100)을 호출할 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 환자 데이터를 수신하기 위한 앱 스크린(1100)은 환자가 중지 프로그램에 들어가기 전에 흡연 행동에 관한 정보를 수집하기 위해 5일 평가 기간 동안 환자에게 디스플레이된다.
몇몇 실시예들에서, 수집된 데이터는 흡연 이벤트를 방지하기 위해 스마트폰 앱에 의해 사용된다. 앱을 실행하는 프로세서 또는 장치(102 또는 202) 또는 서버(106 또는 204)와 같은 다른 장치 내의 프로세서는 흡연 이벤트에 이르는 기간에 심박수 및 다른 바이탈 사인들에 무슨 일이 일어나는지에 관한 정보를 분석할 수 있다. 프로세서는 환자가 언제 흡연할지를 예측할 수 있는, 빈맥과 같은, 심박수에 있어서의 변화들을 상관시킬 수 있다. 이 정보는 흡연 이벤트를 중단하기 위한 방지 프로토콜을 개시하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 방지 프로토콜은 1회분의 니코틴을 전달하는 것을 포함할 수 있다. 니코틴은 웨어러블 장치, 예를 들어 장치(102 또는 202) 내에 저장된 니코틴의 저장소로부터 경피 패치 또는 경피 전달을 통해 전달될 수 있다. 다른 예에서, 방지 프로토콜은 환자의 의사, 동료 그룹, 또는 다른 적합한 이해 관계자를 호출하는 것을 포함할 수 있다. 프로세서는 호출을 개시하기 위해, 예를 들어 서버(106 또는 204)에 상주하는 자동화된 호출 시스템에 명령어를 전송할 수 있다. 도 22 및 도 23은 환자 바이탈 사인들에 기초하여 흡연 이벤트를 예측하기 위한 흐름도들을 제공하며 아래에서 더 상세히 설명될 것이다.
도 20은 그러한 방지 프로토콜을 구현하는 앱 스크린(1200)의 예시적인 실시예를 도시한다. 예를 들어, 환자가 매 담배 20분 전에 빈맥이 되는 경향이 있는 경우, 프로세서는 빈맥을 검출하고 옵션(1202)을 통해 환자에게 니코틴을 투여하라고 프롬프트할 수 있다. 환자는 옵션(1204)을 통해 니코틴 투여량을 변경할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 니코틴은 자동으로 투여된다. 양은 환자의 현재 SpCO 레벨 또는 다른 적합한 파라미터에 기초하여 결정될 수 있다. 환자는 옵션(1206)을 통해 동료 그룹으로부터의, 1208을 통해 의사로부터의, 또는 다른 적합한 이해 관계자로부터의 호출을 수신할 수 있다. 호출자는 흡연을 자제하도록 환자 격려를 제공하고 환자의 주의를 돌리기 위해 다른 활동들을 찾는 것을 제안할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 스마트폰 앱은 진행의 가시성을 개선하기 위해 환자에 대한 프로세스를 게임으로서 제시한다. 앱은 환자를 관여시키기 위해 그룹 또는 개인 진행에 대해 작은 빈번한 또는 드문 보상들을 제공함으로써 환자 관여 전략들을 이용할 수 있다. 앱은 환자를 관여시키기 위해 고용주 보상, 지불인 보상, 배우자 보상, 또는 동료 그룹 보상을 제공할 수 있다. 도 21은 그러한 실시예에 대한 예시적인 앱 스크린(1300)을 도시한다. 앱 스크린(1300)은 15일 동안 흡연을 자제한 것에 대한 보상을 환자에게 제공한다. 프롬프트(1302)는 다른 15일 동안 추가로 자제하도록 환자를 챌린지한다. 환자는 보상을 수락하기 위해 옵션(1304)을 선택하고 그가 비흡연 상태를 유지하는 동안 진행을 계속 모니터링할 수 있다. 그러나, 환자는 자제하는 데 어려움을 가질 수 있고, 동료 그룹, 상담사, 가족 구성원, 의사, 또는 다른 적합한 당사자와 연락되기 위해 옵션(1306)을 선택할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 환자는 그들의 그룹 내의 다른 사람들에 대한 동료 및 지원자이다. 그룹들은 서로의 진행을 추적하고 지원을 제공할 수 있다. 예를 들어, 그룹 구성원들은 그들이 서로의 통계를 보고 흡연을 자제하도록 격려를 제공할 수 있게 하는 소셜 네트워크의 일부일 수 있다. 다른 예에서, 환자가 흡연하고 있는 것이 검출될 때, 메시지, 예를 들어 트윗이 환자의 소셜 네트워크의 그룹 구성원들, 예를 들어 팔로워들에게 전송될 수 있다. 메시지는 그룹 구성원들에게 환자가 도움을 필요로 한다는 것을 알릴 수 있다. 그룹은 도움을 제공하기 위해 다양한 방식으로 환자에게 연결될 수 있다. 이러한 상호작용은 환자가 그날 흡연하는 것을 더욱 자제하는 것을 가능하게 할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 초기 관리 방문에서 환자는 샘플을 제공하고 그들이 흡연하는지를 질문받는다. 예를 들어, 웨어러블 장치, 예를 들어 장치(102 또는 202)가 환자에게 적용되고, 환자의 SpCO 레벨의 1회 현장 측정을 위해 샘플을 수신한다. SpCO 레벨은 환자가 흡연하는 것을 암시하는 소정 임계치를 초과할 수 있다. 도 24는 환자의 SpCO 레벨의 1회 측정을 위한 흐름도를 제공한다. 환자는 소정 기간, 예를 들어 하루, 일주일, 또는 다른 적합한 기간 동안 외래 환자로서 착용하기 위해 웨어러블 장치를 제공받을 수 있다. 더 긴 착용 시간들은 흡연 행동의 검출에서 더 많은 민감도를, 그리고 흡연 행동과 관련된 변수들을 정량화함에 있어서 더 많은 정확도를 제공할 수 있다.
웨어러블 장치, 예를 들어 장치(102 또는 202), 및 예를 들어 장치(104) 상의 스마트폰 앱은 실시간으로 또는 거의 실시간으로 SpCO 레벨과 같은 환자의 건강 파라미터들을 계속 모니터링하고, 환자, 의사, 또는 임의의 다른 적합한 당사자에 의한 관찰을 위해 데이터를 처리할 수 있다. 스마트폰 앱은 또한 환자 및/또는 의사에 의한 매일 또는 매주 소비를 위해 이해하기 쉬운 형태로 데이터를 제공할 수 있다. 예를 들어, 스마트폰 앱은 추가 상세들을 관찰하기 위해 특정 날을 줌인하는 옵션으로 일일 진행을 보여주는 도 17과 유사한 디스플레이를 생성할 수 있다. 의사는 스마트폰 앱을 실행하는 모바일 장치와 통신하는, 예를 들어 서버(106 또는 204)에 저장된 건강관리 데이터베이스에 환자를 기록하고, 인터넷 또는 다른 적합한 통신 링크를 통해 스마트폰 앱으로부터 데이터를 계속 수신할 수 있다. 스마트폰 앱은 앱을 실행하는 모바일 장치에 대한 유선 연결을 통해, 또는 Wi-FI, 블루투스, 무선 주파수, 또는 다른 적합한 통신 링크와 같은 무선 연결을 통해 센서들로부터 데이터를 수신할 수 있다.
환자 및 의사는 미래의 중지 날짜를 설정하고, 환자를 어떤 약품도 없이 또는 환자가 중지하는 것을 돕는 약품과 함께 집으로 보낼 수 있다. 환자는 합의된 중지 날짜를 향해 작업하는 것을 시작할 수 있다. 웨어러블 장치 및/또는 스마트폰 앱으로부터의 피드백은 환자가 그들이 처음에 시작했을 때보다 중지 날짜에 더 적게 흡연할 뿐만 아니라 중지 날짜에 실제로 중지하도록 더 준비되는 것을 도울 수 있다. 일단 환자가 중지 프로그램을 시작하면, 그들은 그들의 배우자, 의사, 간호사, 상담사, 동료, 친구, 또는 임의의 다른 적합한 당사자로부터 매일 또는 매주 피드백을 받을 수 있다.
약품 요법은, 처방된다면, 의사에 기초할 수 있거나, 환자 수행에 기초하여 자동으로 조정될 수 있다. 예를 들어, 의사는 환자의 CO, eCO, SpCO 레벨에 기초하여 니코틴 투여량 투여를 원격으로 증가시키거나 감소시킬 수 있다. 다른 예에서, 웨어러블 장치, 예를 들어 장치(102 또는 202), 스마트폰, 예를 들어 장치(104), 또는 원격 서버, 예를 들어 서버(106 또는 204) 내의 프로세서는 환자의 과거 측정들로부터의 CO 추세들에 기초하여 니코틴 투여량 투여를 증가시키거나 감소시킬 수 있다. 유사하게, 약품 요법은 수집된 데이터에 따라 지속기간이 단축되거나 연장될 수 있다.
도 22는 환자의 CO, eCO, SpCO 측정치들 및 다른 적합한 인자들에 기초하여 흡연 이벤트를 예측하기 위한 예시적인 흐름도(1400)를 도시한다. 환자는 웨어러블 장치, 예를 들어 장치(102 또는 202) 및 그들의 휴대 전화, 예를 들어 장치(104)를 위한 스마트폰 앱을 제공받을 수 있다. 웨어러블 장치는 환자의 SpCO 레벨을 측정하기 위한 PPG 센서를 포함할 수 있다. 단계(1402)에서, 웨어러블 장치 또는 환자의 휴대 전화 내의 프로세서는 환자의 SpCO 레벨에 대한 PPG 측정치 및 연관된 시간 및 위치를 수신한다. 프로세서는 또한 심박수, 호흡수, 및 흡연 이벤트를 예측함에 있어서의 다른 적합한 인자들과 같은 다른 정보를 수신할 수 있다.
단계(1404)에서, 프로세서는 수신된 환자 데이터로, 서버(106) 내의 건강관리 데이터베이스와 같은 원격 위치에 또는 로컬에 저장된 환자 데이터베이스를 업데이트한다. 단계(1406)에서, 프로세서는 환자 파라미터들에 대한 현재 및 이전 측정치들을 분석하고 흡연 이벤트가 예상되는지를 결정한다. 예를 들어, SpCO 추세는 사용자가 그들의 SpCO 레벨을 상승시키기 위해 담배를 잡으려고 손을 뻗고 있을 수 있음을 나타내는 국소 최소값에 있을 수 있다. 프로세서는 경사도 하강 알고리즘을 적용하여 국소 최소값을 결정할 수 있다. 단계(1408)에서, 프로세서는 SpCO 추세가 예상 흡연 이벤트를 나타내는지를 결정한다. 프로세서가 흡연 이벤트가 예상되지 않는다고 결정하는 경우, 단계(1410)에서, 프로세서는 시간 및/또는 위치가 예상 흡연 이벤트를 나타내는지를 결정한다. 예를 들어, 프로세서는 환자가 그들이 아침 오전 7시경에 기상할 때 전형적으로 흡연한다고 결정할 수 있다. 다른 예에서, 프로세서는 환자가 그들이 직장에 도착한 직후에 전형적으로 흡연한다고 결정할 수 있다. 또 다른 예에서, 프로세서는 환자가 그들이 특정한 레스토랑 또는 바를 방문할 때마다 저녁에 전형적으로 흡연한다고 결정할 수 있다.
프로세서가 어느 하나의 단계(1408 또는 1410)로부터 흡연 이벤트가 예상된다고 결정하면, 단계(1412)에서, 프로세서는 흡연 이벤트를 방지하기 위해 환자에 대한 방지 프로토콜을 개시한다. 방지 프로토콜에 관한 정보는 장치(102, 104, 또는 202), 또는 서버(106 또는 204), 또는 이들의 조합의 메모리에 저장될 수 있다. 방지 프로토콜에 대한 정보는 환자가 막 흡연하려고 할 때 개시하기 위한 하나 이상의 개입 옵션에 대한 명령어들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 환자의 휴대 전화에서 경보를 개시하고 도 20과 유사한 앱 스크린을 디스플레이할 수 있다. 앱 스크린은 니코틴을 투여하거나 동료 그룹, 의사, 또는 다른 적합한 당사자로부터의 통화를 수신하기 위한 환자 옵션들을 제공할 수 있다. 대안적으로, 방지 프로토콜은 환자의 웨어러블 장치 내에 저장된 니코틴의 저장소로부터 환자에게 1회분의 니코틴을 자동으로 투여하는 것을 포함할 수 있다. 다른 예에서, 앱 스크린은 환자가 흡연을 자제하는 데 실패한 것이 검출될 때, 환자의 소셜 네트워크의 그룹 구성원들, 예를 들어 팔로워들에게 메시지, 예를 들어 트윗이 전송될 것임을 표시할 수 있다. 환자는 그의 실패를 표시하는 메시지가 전송되는 것을 방지하기 위해 흡연을 억제할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 단계들(1408 및 1410)은 하나의 단계로 조합되거나, 프로세서가 흡연 이벤트가 예상된다고 결정하는 2개 이상의 단계를 포함한다. 예를 들어, 프로세서는 SpCO 추세, 환자의 위치, 및/또는 현재 시간의 조합에 기초하여 흡연 이벤트가 예상된다고 결정할 수 있다. 다른 예에서, 프로세서는 환자의 SpCO, SpO2, 심박수, 호흡수, 혈압, 체온, 발한, 심박수 변동성, 전기 리듬, 맥박 속도, 전기 피부 반응, 동공 크기, 지리적 위치, 환경, 주위 온도, 스트레서들, 생활 이벤트들, 및 다른 적합한 파라미터들 중 하나 이상을 분석하기 위한 일련의 단계들에 기초하여 흡연 이벤트가 예상된다고 결정할 수 있다.
단계(1414)에서, 프로세서는 방지 프로토콜이 성공적이었는지를 결정한다. 흡연 이벤트가 발생한 경우, 단계(1418)에서, 프로세서는 방지 프로토콜이 성공적이지 않았음을 나타내기 위해 환자 데이터베이스를 업데이트한다. 흡연 이벤트가 발생하지 않은 경우, 단계(1416)에서, 프로세서는 방지 프로토콜이 성공적이었음을 나타내기 위해 환자 데이터베이스를 업데이트한다. 프로세서는 단계(1402)로 되돌아가서 환자의 SpCO 레벨에 대한 PPG 측정치 및 관련 데이터를 계속 수신한다. 프로세서는 환자가 흡연 이벤트에 다시 빠지지 않는 것을 보장하기 위해 환자의 바이탈 사인들을 계속해서 모니터링할 수 있다.
도 22의 단계들 또는 설명들은 본 개시의 임의의 다른 실시예와 함께 사용될 수 있는 것으로 고려된다. 게다가, 도 22와 관련하여 설명된 단계들 및 설명들은 본 개시의 목적들을 성공시키기 위해 대안적인 순서들로 또는 병렬로 행해질 수 있다. 예를 들어, 이러한 단계들 각각은 시스템 또는 방법의 지연을 감소시키거나 그의 속도를 증가시키기 위해 적절한 바에 따라 임의의 순서로 또는 병렬로 또는 실질적으로 동시에 수행될 수 있다. 더욱이, 도 9(예를 들어, 장치(102, 104, 또는 106)) 또는 도 10(예를 들어, 장치(202 또는 204))과 관련하여 논의된 장치들 또는 장비 중 임의의 것이 도 22에서의 단계들 중 하나 이상을 수행하는 데 사용될 수 있다는 점에 유의해야 한다.
도 23은 도 22에서의 단계(1414)와 관련하여 방지 프로토콜이 성공적이었는지를 결정하기 위한 예시적인 흐름도(1500)를 도시한다. 단계(1502)에서, 프로세서는 흡연 이벤트가 발생했는지를 결정하기 위해 환자 데이터를 수신한다. 단계(1504)에서, 프로세서는 현재 수신된 환자 데이터 및 이전에 수신된 환자 데이터를 분석한다. 단계(1506)에서, 프로세서는 분석에 기초하여 흡연 이벤트가 발생했는지를 결정한다. 예를 들어, 니코틴이 투여되지 않았지만 환자의 SpCO 레벨들이 현재 이전의 SpCO 레벨들보다 더 높은 경우, 프로세서는 환자가 다시 빠져서 담배를 흡연했다고 결정할 수 있다. 그러한 상황에서, 단계(1508)에서, 프로세서는 방지 프로토콜이 성공적이지 않았다는 것을 나타내는 메시지를 반환한다. 다른 예에서, 환자의 바이탈 사인들이 SpCO 레벨들에 있어서의 상승 또는 하락을 나타내지 않는 경우, 프로세서는 흡연 이벤트가 발생하지 않았다고 결정할 수 있다. 그러한 상황에서, 단계(1510)에서, 프로세서는 방지 프로토콜이 성공적이었다는 것을 나타내는 메시지를 반환한다.
도 23의 단계들 또는 설명들은 본 개시의 임의의 다른 실시예와 함께 사용될 수 있는 것으로 고려된다. 게다가, 도 23과 관련하여 설명된 단계들 및 설명들은 본 개시의 목적들을 성공시키기 위해 대안적인 순서들로 또는 병렬로 행해질 수 있다. 예를 들어, 이러한 단계들 각각은 시스템 또는 방법의 지연을 감소시키거나 그의 속도를 증가시키기 위해 적절한 바에 따라 임의의 순서로 또는 병렬로 또는 실질적으로 동시에 수행될 수 있다. 더욱이, 도 9(예를 들어, 장치(102, 104, 또는 106)) 또는 도 10(예를 들어, 장치(202 또는 204))과 관련하여 논의된 장치들 또는 장비 중 임의의 것이 도 23에서의 단계들 중 하나 이상을 수행하는 데 사용될 수 있다는 점에 유의해야 한다.
도 24는 PPG 센서를 사용한 환자의 SpCO 레벨의 1회 측정에 대한 예시적인 흐름도(1600)를 도시한다. 예를 들어, 웨어러블 장치, 예를 들어 장치(102 또는 202)가 환자에게 적용되고, 환자의 SpCO 레벨의 1회 측정을 위해 샘플을 수신한다. 단계(1602)에서, 웨어러블 장치 내의 프로세서는 환자의 SpCO 레벨에 대한 PPG 측정치 및 임의의 다른 적합한 데이터, 예를 들어 시간, 위치, SpO2, 심박수, 호흡수, 혈압, 체온, 발한, 심박수 변동성, 전기 리듬, 맥박 속도, 전기 피부 반응, 동공 크기, 지리적 위치, 환경, 주위 온도, 스트레서, 생활 이벤트, 및 다른 적합한 파라미터를 수신한다. 단계(1604)에서, 프로세서는 수신된 데이터를 분석하여 최근 흡연 이벤트를 결정한다. 예를 들어, 소정 임계치를 넘는 상승된 SpCO 레벨은 환자가 최근에 담배를 흡연했다는 것을 암시할 수 있다.
단계(1606)에서, 프로세서는 환자 SpCO 레벨이 흡연 이벤트가 발생했음을 나타내는지를 결정한다. 예를 들어, 지정된 임계치를 초과하는 SpCO 레벨은 흡연 이벤트를 나타낼 수 있다. 다른 예에서, SpCO 곡선의 형상, 시작 포인트, 업스트로크, 기울기, 피크, 델타, 하향 기울기, 상향 기울기, 변화 시간, 곡선 아래의 면적, 및 다른 적합한 인자들 중 하나 이상이 흡연 이벤트를 나타낼 수 있다. 이러한 인자들 중 하나 이상은 흡연 이벤트의 정량화를 도울 수 있다. 예를 들어, 주어진 날에서의 피크들의 총 수는 흡연된 담배들의 수를 나타낼 수 있는 반면, 각각의 피크의 경사도 형상 및 크기 및 다른 특성들은 흡연된 각각의 담배의 강도 및 양을 나타낼 수 있다. 프로세서가 SpCO 레벨이 흡연 이벤트가 발생하지 않았음을 나타낸다고 결정하면, 단계(1608)에서, 프로세서는 환자가 최근 흡연 이벤트를 갖지 않았음을 나타내는 부정 메시지를 반환한다. 환자의 의사는 이러한 정보가 환자의 흡연 행동을 평가하는 데 유용하다는 것을 발견할 수 있다. 프로세서가 SpCO 레벨이 흡연 이벤트가 발생했음을 나타낸다고 결정하면, 단계(1610)에서, 프로세서는 환자가 최근 흡연 이벤트를 가졌음을 나타내는 확인 메시지를 반환한다. 이 경우에, 수집된 데이터는 전술된 바와 같이 환자를 위한 중지 프로그램을 셋업하는 데 사용될 수 있다.
단계들(1608 또는 1610) 후에, 단계(1612)에서, 프로세서는 이 정보를 기록하기 위해 환자 데이터베이스를 업데이트한다. 단계(1614)에서, 프로세서는 환자에 대한 SpCO 레벨 평가를 종료한다. 환자는 소정 기간, 예를 들어 하루, 일주일, 또는 다른 적합한 기간 동안 외래 환자로서 착용하기 위해 웨어러블 장치를 제공받을 수 있다. 더 긴 착용 시간들은 흡연 행동의 검출에서 더 많은 민감도를, 그리고 흡연 행동과 관련된 변수들을 정량화함에 있어서 더 많은 정확도를 제공할 수 있다.
도 24의 단계들 또는 설명들은 본 개시의 임의의 다른 실시예와 함께 사용될 수 있는 것으로 고려된다. 게다가, 도 24와 관련하여 설명된 단계들 및 설명들은 본 개시의 목적들을 성공시키기 위해 대안적인 순서들로 또는 병렬로 행해질 수 있다. 예를 들어, 이러한 단계들 각각은 시스템 또는 방법의 지연을 감소시키거나 그의 속도를 증가시키기 위해 적절한 바에 따라 임의의 순서로 또는 병렬로 또는 실질적으로 동시에 수행될 수 있다. 더욱이, 도 9(예를 들어, 장치(102, 104, 또는 106)) 또는 도 10(예를 들어, 장치(202 또는 204))과 관련하여 논의된 장치들 또는 장비 중 임의의 것이 도 24에서의 단계들 중 하나 이상을 수행하는 데 사용될 수 있다는 점에 유의해야 한다.
몇몇 실시예들에서, 장치들(102 및 104) 또는 장치(202)와 같은, 환자들과 연관된 하나 이상의 장치들로부터의 데이터는 서버(106 또는 204)와 같은 중심 위치에서 수신된다. 환자 장치들은 실시간으로 또는 거의 실시간으로 다수의 바이오메트릭 및 상황 변수들을 기록한다. 예를 들어, 바이오메트릭 변수들은 CO, eCO, SpCO, SpO2, 심박수, 호흡수, 혈압, 체온, 발한, 심박수 변동성, 전기 리듬, 맥박 속도, 전기 피부 반응, 동공 크기, 및 다른 적합한 바이오메트릭 변수들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상황 변수들은 GPS 위치, 환자 활동들(예를 들어, 스포츠, 체육관, 쇼핑, 또는 다른 적합한 환자 활동), 환자 환경(예를 들어, 직장에, 집에, 자동차 안에, 바에, 또는 다른 적합한 환자 환경), 스트레서들, 생활 이벤트들, 및 다른 적합한 상황 변수들을 포함할 수 있다. 수집된 데이터는 또한 환자들의 흡연 행동의 직접 관찰을 포함할 수 있다. 배우자 또는 친구 또는 동료가 그들의 환자가 흡연했다는 데이터를 입력하여, 그 데이터를 SpCO 판독값들과 상관시켜 정확도를 결정하는 것이 가능할 수 있다.
서버(106)는 소정 기간에 걸친 다수의 환자들에 대한 데이터를 수신하기 위한 프로세서를 포함하고, 실제 흡연 이벤트의 시간 주위에서 발생하는 추세들에 대한 데이터를 분석한다. 추세들에 기초하여, 프로세서는 흡연 이벤트에 대한 진단 및/또는 검출 테스트를 결정한다. 테스트는 프로세서에 의해 결정된 바와 같은 데이터에 적용되는 하나 이상의 알고리즘들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 환자의 CO 레벨에 있어서의 급등을 분석할 수 있다. 급등을 검출하는 것은 CO 레벨이 소정의 지정된 레벨 위라는 것을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 급등을 검출하는 것은 이전에 측정된 기준선으로부터의, 환자의 CO 레벨에 있어서의 상대적 증가를 검출하는 것을 포함할 수 있다. 프로세서는 소정 기간에 걸친 환자의 CO 추세의 기울기에 있어서의 변화로서 급등을 검출할 수 있다. 예를 들어, 음의 기울기로부터 양의 기울기로 이동하는 CO 추세는 CO 레벨에 있어서의 급등을 나타낼 수 있다. 다른 예에서, 프로세서는 흡연 이벤트를 검출하기 위해 심박수의 변화들, 증가하는 심박수 변동성, 혈압의 변화들, 또는 다른 적합한 데이터의 변동에 하나 이상의 알고리즘들을 적용할 수 있다.
도 25는 전술된 바와 같이 흡연 이벤트를 검출하기 위한 예시적인 흐름도(1700)를 도시한다. (예를 들어, 서버(106 또는 204) 내의) 프로세서가 흐름도(1700)에 따라 흡연 이벤트에 대한 진단 및/또는 검출 테스트를 결정할 수 있다. 단계(1702)에서, 프로세서는 현재 환자 데이터를 수신한다. 단계(1704)에서, 프로세서는 데이터베이스, 예를 들어 서버(106 또는 204)에 저장된 환자 데이터베이스로부터 환자에 대한 이전에 저장된 데이터를 검색한다. 단계(1706)에서, 프로세서는 흡연 이벤트를 검출하기 위해 현재 및 이전 환자 데이터를 비교한다. 예를 들어, 프로세서는 환자의 CO 레벨에 있어서의 급등을 분석할 수 있다. 급등을 검출하는 것은 이전에 측정된 기준선으로부터의, 환자의 CO 레벨에 있어서의 상대적 증가를 검출하는 것을 포함할 수 있다. 프로세서는 소정 기간에 걸친 환자의 CO 추세의 기울기에 있어서의 변화로서 급등을 검출할 수 있다. 예를 들어, 음의 기울기로부터 양의 기울기로 이동하는 CO 추세는 흡연 행동을 나타낼 수 있다. 다른 예에서, 프로세서는 흡연 이벤트를 검출하기 위해 심박수의 변화들, 증가하는 심박수 변동성, 혈압의 변화들, 또는 다른 적합한 데이터의 변동에 하나 이상의 알고리즘들을 적용할 수 있다. 단계(1708)에서, 프로세서는, 예를 들어 설명된 바와 같은 환자의 CO 레벨에 있어서의 급등에 기초하여, 흡연 이벤트가 발생했는지를 결정한다. 흡연 이벤트가 검출되지 않으면, 단계(1710)에서, 프로세서는 흡연 이벤트가 발생하지 않았음을 나타내는 메시지를 반환한다. 흡연 이벤트가 검출되면, 단계(1712)에서, 프로세서는 흡연 이벤트가 발생했음을 나타내는 메시지를 반환한다. 단계(1714)에서, 프로세서는 어느 하나의 단계(1710 또는 1712)로부터의 결과들로 환자 데이터베이스를 업데이트한다.
도 25의 단계들 또는 설명들은 본 개시의 임의의 다른 실시예와 함께 사용될 수 있는 것으로 고려된다. 게다가, 도 25와 관련하여 설명된 단계들 및 설명들은 본 개시의 목적들을 성공시키기 위해 대안적인 순서들로 또는 병렬로 행해질 수 있다. 예를 들어, 이러한 단계들 각각은 시스템 또는 방법의 지연을 감소시키거나 그의 속도를 증가시키기 위해 적절한 바에 따라 임의의 순서로 또는 병렬로 또는 실질적으로 동시에 수행될 수 있다. 더욱이, 도 9(예를 들어, 장치(102, 104, 또는 106)) 또는 도 10(예를 들어, 장치(202 또는 204))과 관련하여 논의된 장치들 또는 장비 중 임의의 것이 도 25에서의 단계들 중 하나 이상을 수행하는 데 사용될 수 있다는 점에 유의해야 한다.
몇몇 실시예들에서, 프로세서는 초기에 수신된 데이터를 분석하여 사람이 흡연하는 때를 측정하고, 알고리즘을, 흡연 이벤트를 진단 및/또는 검출하기 위한 알고리즘을 트리거하는 변수에 결부시킨다. 프로세서는 추가적인 환자 데이터가 수신됨에 따라 다른 변수들을 계속 분석한다. 프로세서는 환자가 흡연할 때 변화하는 다른 변수를 결정하고, 대신에 그 변수를 사용하여 알고리즘을 트리거할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 다른 변수를 사용하기로 선택할 수 있는데, 왜냐하면 그것이 초기에 선택된 변수보다 덜 침습적이거나 측정하기가 더 용이하기 때문이다.
몇몇 실시예들에서, 흡연 이벤트를 검출하기 위한 알고리즘은 높은 민감도를 갖는다. 민감도는 센서 및 알고리즘에 의해 검출되는 실제 흡연 이벤트들의 수의 백분율로서 정의된다. 예를 들어, 환자가 하루에 20회 흡연하고, 알고리즘이 모든 흡연 이벤트를 식별하는 경우, 그것은 100% 민감하다.
몇몇 실시예들에서, 흡연 이벤트를 검출하기 위한 알고리즘은 높은 특이성을 갖는다. 특이성은 흡연 이벤트의 거짓 양성 호출(즉, 흡연 이벤트가 존재하지 않는 양성 테스트)을 하지 않는 테스트의 능력으로서 정의된다. 센서 및 알고리즘이 하루에 어떤 거짓 양성 호출도 하지 않으면, 그것은 100% 특이성을 갖는다.
다른 예에서, 환자가 20회 흡연하고 알고리즘이 20개의 실제 흡연 이벤트들 중 18개를 식별하고 20개의 다른 거짓 흡연 이벤트들을 나타내는 경우, 그것은 90% 민감도(즉, 흡연 이벤트들의 검출된 90%) 및 50% 특이성(즉, 흡연 이벤트들의 수의 2배만큼 과잉 호출됨)을 갖는다.
몇몇 실시예들에서, 프로세서가 하나 이상의 알고리즘을 결정하고 SpCO 측정에 적용하여 적절한 민감도 및 특이성으로 흡연 이벤트를 검출한 후에, 프로세서는 흡연 이벤트를 검출하기 위해 (SpCO 없이) 스스로 사용될 수 있는 SpCO 결과들과 다른 바이오메트릭 변수들 또는 상황 변수들의 연관이 있는지를 결정한다. 프로세서는 환자가 흡연할 때 변화하는 다른 변수를 결정하고, 대신에 그 변수를 사용하여 알고리즘을 트리거할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 다른 변수를 사용하기로 선택할 수 있는데, 왜냐하면 그것이 초기에 선택된 변수보다 덜 침습적이거나, 측정하기가 더 용이하거나, 더 신뢰성이 있기 때문이다.
몇몇 실시예들에서, 프로세서는 수신된 환자 데이터를 분석하여 그것이 발생하기 전에 흡연 이벤트 가능성을 예측한다. 프로세서는 하나 이상의 트리거를 결정하기 위해 흡연 이벤트 전에, 소정 기간, 예를 들어 5분, 10분, 15분, 20분, 또는 다른 적합한 시간 간격에 걸친 수신된 환자 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 몇몇 흡연 이벤트들에 상황 트리거들(예를 들어, 바에서, 식사 전에, 동안, 또는 후에, 섹스 전에, 동안, 또는 후에, 또는 다른 적합한 상황 트리거)이 선행할 수 있다. 다른 예에서, 몇몇 흡연 이벤트들에 바이오메트릭 변수, 예를 들어 심박수 또는 다른 적합한 바이오메트릭 변수의 변화들이 선행할 수 있다. 결정된 변수들은 진단 및 검출을 위해 선택된 것들과 중첩될 수 있고, 그에 따라 예측을 위해서도 사용될 수 있다. 대안적으로, 결정된 변수들은 진단을 위해 선택된 것들과 중첩되지 않을 수 있다.
프로세서는 흡연 변화 행동을 방지하기 위해 (예를 들어, 도 22 및 도 23에 관하여 논의된 바와 같이) 흡연 이벤트 가능성을 환자들에게 알리고 방지 프로토콜을 트리거할 수 있다. 프로세서는 예를 들어 중지 프로그램에 입력된 환자에 대한 흡연 이벤트들을 검출하고, 수신된 환자 데이터에서 추세들을 추적 및 분석한다. 프로세서는 (예를 들어, 도 21에 관하여 논의된 바와 같이) 환자에 대한 목표를 결정하고 그가 설정된 목표를 달성할 때 그들에게 보상할 수 있다. 프로세서는 환자가 막 흡연하려고 하는 때를 예측하고 (예를 들어, 도 20에 관하여 논의된 바와 같이) 동료 그룹 또는 의사에게 통화를 제안함으로써 또는 1회분의 니코틴을 투여함으로써 적시에 개입할 수 있다.
일례에서, 프로세서는, 진단 동안, 환자의 흡연 이벤트들 중 75%에 증가된 심박수(또는 다른 변수에 있어서의 적합한 변화)가 선행하는 것에 기초하여 환자에 대한 흡연 이벤트들을 예측한다. 중지 프로그램 동안, 프로세서는 하나 이상의 알고리즘을 수신된 환자 데이터에 적용하여 흡연 이벤트들을 예측하고 방지 프로토콜을 개시할 수 있다. 예를 들어, 방지 프로토콜은 환자를 의사, 상담사, 동료, 팀 구성원, 간호사, 배우자, 친구, 로봇, 또는 다른 적합한 지원자와 같은 지원자들과 접촉시킴으로써 적시에 환자를 관여시킬 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 프로세서는 그들의 5일 런-인 진단 기간에 기초하여 각각의 환자에 대해 기준선, 임계치들, 민감도, 및 다른 적합한 설정들과 같은 설정들을 조정하기 위해 알고리즘들을 적용한다. 이어서 프로세서는 특정 환자의 중지 프로그램에 대해 이러한 맞춤화된 알고리즘들을 사용할 수 있다. 환자에서의 흡연 행동을 변경하기 위한 기술들의 설명된 조합은 디지털 약품으로 지칭될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 프로세서는 긍정적 또는 부정적 표시를 이용하는 이진 방식으로 흡연을 검출한다. 프로세서는 처음에 관찰 연구들 및 환자로부터의 SpCO 측정치들을 사용하여 흡연 행동을 검출한다. 예를 들어, 프로세서는 환자의 흡연 행동에 대한 관찰 데이터로부터 흡연 이벤트들에 대한 참 양성들에 관한 데이터를 수신한다. 프로세서는 SpCO 측정치들에 기초한 검출이 흡연 이벤트들에 대한 참 양성들과 일치하는지를 결정한다. 일치가 있다면, 프로세서는 환자의 SpCO, SpO2, 심박수, 호흡수, 혈압, 체온, 발한, 심박수 변동성, 전기 리듬, 맥박 속도, 전기 피부 반응, 동공 크기, 지리적 위치, 환경, 주위 온도, 스트레서들, 생활 이벤트들, 및 다른 적합한 파라미터들을 포함하는 다른 수신된 환자 데이터에 알고리즘들을 적용한다. 프로세서는 비-SpCO 변수 데이터에서의 임의의 패턴들이 또한 흡연 이벤트를 나타내는지를 결정한다. 그러한 변수들은 흡연 이벤트들을 검출하기 위해 웨어러블 스마트 워치들 또는 심박수 모니터 스트랩들 또는 다른 장치들과 같은, 비-SpCO 장치들에 대한 알고리즘들에서 사용될 수 있다.
프로세서는 흡연 행동이 수신된 환자 데이터에 기초하여 검출될 때 흡연 행동을 정량화할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 SpCO 데이터 추세를 분석하여 환자가 각각의 담배를 얼마나 강하게 흡연했는지, 환자가 하루에 얼마나 많은 담배를 흡연했는지, 각각의 담배가 얼마나 많이 흡연되었는지, 및/또는 각각의 담배를 흡연하는 데 얼마나 오래 걸렸는지를 표시한다. 프로세서는 표시들에 대해 다른 바이오메트릭 또는 상황 변수들을 또한 사용할 수 있다. 프로세서는 수신된 환자 데이터를 사용하여 흡연 이벤트가 가까운 미래에, 예를 들어 다음 10분 내에 발생할 가능성을 예측할 수 있다. 프로세서는 하나 이상의 트리거를 결정하기 위해 흡연 이벤트 전에, 선행 기간, 예를 들어 5분, 10분, 15분, 20분, 또는 다른 적합한 시간 간격에 걸친 수신된 환자 데이터를 분석할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 본 명세서에 설명된 시스템들 및 방법들은 환자의 흡연 행동을 평가하는 것을 제공한다. 5일 테스트 기간 동안, 환자는 그들이 정상적으로 그러할 것처럼 행동한다. 장치들(102, 104, 및/또는 106) 또는 장치들(202) 및/또는 서버(204)는 환자의 흡연 행동에 관한 환자 데이터를 수신한다. 테스트 기간의 목적이 환자의 흡연 패턴들을 관찰하는 것이기 때문에 환자의 관여가 거의 없거나 전혀 없다. 테스트 기간은 필요하다면 제2 5일 기간으로 연장될 수 있다. 대안적으로, 제1 및 제2 기간들은 더 짧거나(예를 들어, 2일 또는 3일), 더 길 수 있다(예를 들어, 1주일 이상). 제2 테스트 기간 전에, 프로세서는 환자가 어떻게 흡연하는지의 모델을 결정한다.
제2 테스트 단계에서, 프로세서는 흡연 행동이 변하는지를 알아보기 위해 모델에 일련의 교란을 적용한다. 각각이 수 개의 차원을 갖는, 수 개의 유형의 교란이 있을 수 있다. 예를 들어, 교란은 흡연 이벤트 전에 또는 동안에 텍스트 메시지를 전송하는 것이 흡연 이벤트가 방지되거나 단축되게 하는지일 수 있다. 교란 내의 차원들은 텍스트 메시지들에 대한 상이한 전송자들, 상이한 타이밍, 및/또는 상이한 콘텐츠일 수 있다. 다른 예에서, 교란은 소정 시각에서의 또는 흡연 이벤트 전의 또는 동안의 전화 통화가 흡연 이벤트가 방지되거나 단축되게 하는지일 수 있다. 교란 내의 차원들은 전화 통화들에 대한 상이한 호출자들, 상이한 타이밍, 및/또는 상이한 콘텐츠일 수 있다. 또 다른 예에서, 교란은 하루 중 여러 시점에서 그들의 흡연 행동을 검토하도록 환자에게 경고하는 것이 그 후의 기간 동안 흡연을 방지하는지일 수 있다. 차원들은 방지가 소멸하는지 그리고 언제 소멸하는지를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 다른 예들에서, 교란들은 환자의 흡연 이벤트들을 방지하거나 단축하기 위한 보상, 팀 플레이, 또는 다른 적합한 트리거일 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 프로세서는 기계 학습 프로세스를 사용하여 환자에 대한 흡연 모델에 교란들을 전달한다. 기계 학습 프로세스는 교란들을 전달하고, 결과들을 테스트하고, 그에 맞춰 교란을 조정한다. 프로세서는 기계 학습 프로세스를 통해 옵션들을 시도함으로써 식별된 행동 변화를 달성하기 위해 어느 것이 최상으로 작용하는지를 결정한다. 기계 학습 프로세스는 제2 테스트 단계 동안 약간의 교란들로서 적용될 수 있다. 기계 학습 프로세스는 또한 환자의 중지 단계 동안 상당한 교란들과 함께 적용되어 환자에게 흡연을 중지하거나 흡연을 계속 자제하게 만들려고 시도하는 노력들을 증가시킬 수 있다.
도 26은 제2 테스트 단계에서 환자에 대한 흡연 모델에 하나 이상의 교란을 적용하기 위한 예시적인 흐름도(1800)를 도시한다. 단계(1802)에서, 웨어러블 장치(102 또는 202), 모바일 장치(104), 또는 서버(106 또는 204) 내의 프로세서가 제1 테스트 단계에서 환자의 흡연 행동에 관한 환자 데이터를 수신한다. 단계(1804)에서, 프로세서는 수신된 환자 데이터를 분석하여 환자의 흡연 행동에 대한 모델을 결정한다. 단계(1806)에서, 프로세서는 흡연 행동이 변하는지를 알아보기 위해 하나 이상의 교란을 모델에 적용한다. 교란은 기계 학습 프로세스를 사용하여 모델에 적용될 수 있다. 각각이 수 개의 차원을 갖는, 수 개의 유형의 교란이 있을 수 있다. 예를 들어, 교란은 흡연 이벤트 전에 또는 동안에 텍스트 메시지를 전송하는 것이 흡연 이벤트가 방지되거나 단축되게 하는지일 수 있다. 교란 내의 차원들은 텍스트 메시지들에 대한 상이한 전송자들, 상이한 타이밍, 및/또는 상이한 콘텐츠일 수 있다.
단계(1808)에서, 프로세서는 교란이 환자의 흡연 행동을 변경했는지를 결정한다. 예를 들어, 프로세서는 흡연 이벤트 전에 또는 동안에 텍스트 메시지를 수신하는 것이 환자가 그의 흡연을 자제하거나 단축하게 했는지를 결정한다. 만약 교란이 환자의 흡연 행동에 있어서의 변화를 야기했다면, 단계(1810)에서, 프로세서는 적용된 교란의 긍정적 결과를 반영하기 위해 환자의 흡연 행동에 대한 모델을 업데이트한다. 이어서 프로세서는 단계(1812)로 진행한다. 만약 그렇지 않다면, 프로세서는 단계(1808)로부터 단계(1812)로 바로 진행하고, 다른 교란 또는 현재 교란의 차원들에 있어서의 변동을 적용할지를 결정한다. 프로세서는 기계 학습 프로세스를 사용하여 모델에 추가적인 교란들을 적용할지를 결정할 수 있다. 더 이상의 교란들이 적용될 필요가 없다면, 단계(1814)에서, 프로세서는 교란을 적용하는 프로세스를 종료한다.
더 이상의 교란이 적용될 필요가 있다면, 단계(1816)에서, 프로세서는 모델에 적용할 다른 교란을 결정한다. 예를 들어, 프로세서는 상이한 시간에 또는 상이한 콘텐츠와 함께 텍스트 메시지를 환자에게 전송하기 위해 현재 교란을 조정할 수 있다. 다른 예에서, 프로세서는 흡연 이벤트 전에 또는 동안에 환자에 대한 전화 통화를 개시함으로써 상이한 교란을 적용할 수 있다. 프로세서는 단계(1806)로 되돌아가서 교란을 모델에 적용한다. 프로세서는 기계 학습 프로세스를 사용하여 교란을 전달하고, 결과를 테스트하고, 그에 맞춰 교란 또는 선택된 다른 교란을 조정할 수 있다. 이러한 방식으로, 프로세서는 기계 학습 프로세스를 통해 상이한 옵션들을 시도함으로써 환자에 대한 식별된 행동 변화를 달성하기 위해 어느 것이 최상으로 작용하는지를 결정한다.
도 26의 단계들 또는 설명들은 본 개시의 임의의 다른 실시예와 함께 사용될 수 있는 것으로 고려된다. 게다가, 도 26과 관련하여 설명된 단계들 및 설명들은 본 개시의 목적들을 성공시키기 위해 대안적인 순서들로 또는 병렬로 행해질 수 있다. 예를 들어, 이러한 단계들 각각은 시스템 또는 방법의 지연을 감소시키거나 그의 속도를 증가시키기 위해 적절한 바에 따라 임의의 순서로 또는 병렬로 또는 실질적으로 동시에 수행될 수 있다. 더욱이, 도 9(예를 들어, 장치(102, 104, 또는 106)) 또는 도 10(예를 들어, 장치(202 또는 204))과 관련하여 논의된 장치들 또는 장비 중 임의의 것이 도 26에서의 단계들 중 하나 이상을 수행하는 데 사용될 수 있다는 점에 유의해야 한다.
예시적인 예에서, 52세 남성 환자가 그의 고용주에 의해 흡연 행동에 대해 스크리닝되도록 장려된다. 환자는 2015년 6월 1일에 평가 프로그램에 들어간다. 환자는 1일당 20개의 담배를 흡연하는 것을 보고한다. 의사 또는 상담사와 같은 프로그램 코디네이터는 환자의 스마트폰, 예를 들어 모바일 장치(104) 상에 앱을 로딩하고, 연결된 센서, 예를 들어 웨어러블 장치(102 또는 202)를 환자에게 제공한다. 코디네이터는 환자에게 5일 테스트 기간 동안 정상적으로 흡연 및 행동하고 앱으로부터의 프롬프트들이 발생할 때 그들에 응답하라고 알린다. 5일 기간이 끝난 후에, 코디네이터는 환자를 보충 테스트 기간에 들어가게 하며, 여기서 앱은 (예를 들어, 교란들을 적용하기 위해) 약간 더 자주 프롬프트한다. 코디네이터는 환자에게 아무리 그가 원해도 응답하는 것은 그 시점에서 그에게 달려 있음을 알린다. 코디네이터는 10일의 테스트를 포함하도록 2015년 6월 10일의 목표한 날짜를 확립한다.
5일 테스트 기간 후에, 코디네이터는 보고서(예를 들어, 도 16과 관련하여 논의된 바와 같은 5일 보고서 카드)를 수신한다. 보고서는 환자의 추정치에 기초하여 100개의 담배 흡연 이벤트와 비교하여 CO를 사용하여 검출된 150개의 담배 흡연 이벤트를 나타낸다. 보고서는 연관된 상황 변수들이 알코올, 위치, 스트레스, 및 다른 적합한 데이터를 포함한다는 것을 나타낸다. 보고서는 연관된 바이오메트릭 변수들이 흡연 이벤트들의 50%에 선행하는 것으로서, 운동 없이, 증가된 심박수를 포함한다는 것을 나타낸다. 보고서는 스트레스 레벨들에 대한 프롬프트들이 흡연 이벤트들의 20%에서 증가된 스트레스를 보여주었다는 것을 나타낸다.
보충 5일 테스트 기간 동안, 모바일 장치, 예를 들어 장치(104), 웨어러블 장치, 예를 들어 장치(102 또는 202), 또는 원격 서버, 예를 들어 서버(106 또는 204) 내의 프로세서는 기계 학습 프로세스를 통해 교란들을 적용한다. 예를 들어, 모바일 장치는 흡연된 담배들의 수, 흡연의 강도, 및 시각을 포함하는 디스플레이로 하루에 4번 환자에게 프롬프트한다. 하루가 진행함에 따라, 프롬프트들은 환자로 하여금 더 긴 기간 동안 흡연을 감소시키게 한다. 순수 효과는 환자가 하루 중 전반과 비교해 후반에 더 적은 담배를 흡연한다는 것이다. 다른 예에서, 모바일 장치는 이전 날에 흡연된 담배들의 수를 포함하는 디스플레이로 매일 오전 10시에 환자에게 프롬프트한다. 순수 효과는 프롬프트가 하루 중 나머지 동안 환자의 흡연 행동에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 연구된다. 기계 학습 프로세스는 요구되는 바에 따라 교란의 차원들을 변경하기 위해 디스플레이의 시간 및 콘텐츠를 조정할 수 있다.
다른 예에서, 프로세서는 흡연 이벤트 동안 환자에게 전송되는 텍스트 메시지의 형태로 기계 학습 프로세스를 통해 교란을 적용한다. 기계 학습 프로세스는 상이한 전송자들, 상이한 타이밍, 흡연 전의 또는 동안의 전송, 상이한 메시지 내용, 메시지 내의 상이한 이미지들, 및/또는 자제에 대한 상이한 보상들을 갖는 것에 의해 교란의 차원들을 변경한다. 다른 예에서, 프로세서는 흡연 이벤트 동안 환자에 대한 전화 통화의 형태로 기계 학습 프로세스를 통해 교란을 적용한다. 기계 학습 프로세스는 상이한 호출자들, 상이한 타이밍, 흡연 전의 또는 동안의 통화, 상이한 통화 내용, 통화에서의 상이한 톤들, 및/또는 자제에 대한 상이한 보상들을 갖는 것에 의해 교란의 차원들을 변경한다.
다른 예에서, 프로세서는 환자의 모바일 장치 상의 특정 활동에 대한 프롬프트의 형태로 기계 학습 프로세스를 통해 교란을 적용한다. 프롬프트는 환자가 흡연하고 있지만 담배를 절반만 흡연한 다음 밖으로 나가는 것을 고려해야 한다는 것을 나타낸다. 담배 이벤트들 사이의 긴 시간 동안, 또는 이벤트가 예측될 때, 기계 학습 프로세스는 교란을 적용하여 흡연 이벤트를 완전히 방지하려고 시도한다. 예를 들어, 모바일 장치는 환자에게 그들이 고위험 존에 있고 대안 활동 또는 위치를 고려하거나 친구에게 전화해야 한다는 것을 통지하는 프롬프트를 디스플레이한다.
테스트 기간 후에, 코디네이터는 환자를 중지 프로그램에 들어가게 한다. 중지 기간 동안, 프로세서는 환자 데이터를 수신하고 알고리즘들을 설명된 바와 같이 데이터에 적용한다. 프로세서는 제1 및 제2 테스트 기간들로부터의 모든 데이터를 사용하여 특정 환자에 대해 알고리즘들 및 시작 요법 및 중지 프로그램 개입들을 맞춤화한다. 진단 및 검출 알고리즘들은 흡연 행동을 검출하기 위해 SpCO와 같은 환자에 대한 하나 이상의 바이오메트릭 변수를 사용할 수 있다. 중지 프로그램은 니코틴 대체 요법의 일부로서 첫날에 시작하는 니코틴 요법을 포함한다. 니코틴은 환자에게 제공된 웨어러블 장치 내에 저장된 니코틴의 저장소로부터의 경피 패치 또는 경피 전달을 통해 전달될 수 있다. 프로세서는 가장 효과적인 개입들을 결정하기 위해 수신된 환자 데이터에 알고리즘들을 적용한다. 프로세서는 개입들을 적용하고 또한 요구되는 바에 따라 그들을 조정한다. 프로세서는 목표 이벤트 카운트들을 설정하고 어느 방법이 환자의 흡연 행동을 변경하기 위해 최상으로 작용하는지를 결정할 수 있다. 프로세서는 기계 학습 프로세스를 통해 교란들로서 이해 관계자들로부터의 다수의 개인화된 개입들을 호출하고, 환자의 흡연 행동을 변경하기 위해 어느 것이 최상으로 작용하는지를 테스트할 수 있다. 환자의 흡연 모델에 대한 가장 많은 영향을 갖는 교란들은 유지될 수 있는 반면, 영향이 더 적거나 없는 것들은 더 사용되지 않을 수 있다.
전술된 시스템들 및 방법들의 예시적인 실시예들은 흡연 행동들 - 이들의 예는 담배들, 파이프들, 시가들, 및 워터 파이프들을 통한 담배의 흡연, 및 마리화나, 코카인, 헤로인, 및 알코올 관련 행동들과 같은 불법 제품들의 흡연을 포함하지만 이로 제한되지 않음 - 에 초점을 맞추지만, 본 발명의 교시 내용들은 임의의 수의 다른 원하지 않는 행동들에 동등하게 적용 가능하다는 것이 당업자에게 즉시 명백할 것이다. 그러한 다른 예들은 다음을 포함한다: 소정 물질들의 구강 배치 - 특정 예들은 씹는 담배 및 스너프를 구강에 배치하는 것을 포함하지만 이로 제한되지 않음 -, 소정 물질들의 경피 흡수 - 특정 예들은 마약, 및 LSD와 같은 남용 약품들을 포함하는 소정 크림들, 연고들, 겔들, 패치들 또는 다른 제품들의 피부 상에의 적용을 포함하지만 이로 제한되지 않음 -, 및 남용 약품들 또는 물질들의 비강 스니핑 - 코카인의 스니핑을 포함하지만 이로 제한되지 않음 -.
일반적으로, 장치들(102 및 104) 또는 장치(202)의 기본 구성뿐만 아니라, 본 명세서에서 개시된 바와 같은 관련 단계들 및 방법들은 다루어지고 있는 상이한 행동들 사이에서 유사할 것이다. 장치들은 테스트를 위해 필요한 상이한 타겟 물질들 또는 특정한 원하지 않는 행동들과 관련된 상이한 마커들에 의해 필요한 상이한 테스트 방법을 고려하기 위해 설계가 다소 상이할 수 있다.
정식 중단 프로그램에 참여하는 환자가 중단 프로그램에 대한 부가물로서 본 명세서에 개시된 시스템들 및 방법들을 이용할 수 있다는 것이 당업자에 의해 또한 인식될 것이다. 환자가 독립적으로 자기-동기부여될 수 있고 이에 따라 정식 중단 프로그램 밖에서, 원하지 않는 행동을 일방적으로 중지하기 위해 시스템들 및 방법들을 유익하게 이용할 수 있다는 것이 동등하게 인식될 것이다.
추가의 예시적인 실시예들에서, 본 명세서에 개시된 시스템들 및 방법들은 데이터 수집에, 그리고 특히 본 발명이 테스트하기에 잘 맞는 원하지 않는 행동들과 관련된 연구들을 위한 신뢰성 있고 검증 가능한 데이터의 수집에 쉽게 적응될 수 있다. 그러한 연구들은, 치료가 포함되지 않은 경우 사용자 입력들에 기초한 테스트 프로토콜 또는 치료 프로토콜의 업데이트에 대한 필요성이 반드시 존재하지는 않을 것이라는 점을 제외하고는, 사실상 기본적인 장치 또는 방법들에 대한 수정 없이 성취될 수 있다.
도 27은 본 명세서에 설명된 다수의 태양들을 사용하여 개인의 흡연 행동에 영향을 미칠 뿐만 아니라 또한 담배 연기에 대한 개인의 노출을 정량화하기 위한 시스템 및/또는 방법의 다른 변형을 예시한다. 예시된 예에서, 바이오메트릭 데이터의 복수의 샘플이 개인으로부터 획득되고 분석되어 담배 연기에 대한 개인의 노출을 정량화하며, 따라서 정량화된 정보가 개인, 의료 간병인, 및/또는 개인의 건강에 이해관계를 갖는 다른 당사자들에게 전달될 수 있다. 아래에 논의되는 예는 호기된 공기(호기된 일산화탄소 또는 ECO로도 지칭됨)의 샘플 내의 일산화탄소의 양을 측정하는 통상적으로 이용 가능한 센서들로 개인으로부터 호기된 공기의 복수의 샘플을 획득하는 휴대용 장치(1900)를 이용한다. 그러나, 정량화 및 정보 전달은 호기된 공기에 기초한 흡연의 노출로 제한되지 않는다. 위에서 언급된 바와 같이, 개인의 흡연 노출을 획득하기 위한 많은 샘플링 수단이 존재한다. 본 예에서 설명되는 방법들 및 장치들은 본 발명의 범위를 여전히 유지하면서 가능한 경우 그러한 샘플링 수단과 조합되거나 그것으로 보충될 수 있다. 또한, 본 예가 휴대용 샘플링 유닛의 사용을 논의하지만, 본 명세서에 설명된 방법들 및 절차들은 전용 또는 비휴대용 샘플링 유닛과 함께 사용될 수 있다.
호기된 CO 레벨의 측정은 개인의 흡연 상태를 평가하는 즉각적인 비침습적 방법으로서의 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 예를 들어, 문헌[The Measurement of Exhaled Carbon Monoxide in Healthy Smokers and Non-smokers, S. Erhan Devecia, et al., Department of Public Health, Medical Faculty of Fırat University, Elazig, Turkey 2003] 및 문헌[Comparison of Tests Used to Distinguish Smokers from Nonsmokers, M. J. Jarvis et al. American Journal of Public Health, November 1987, V77, No. 11]을 참조한다. 이러한 논문들은 비흡연자들에 대한 호기된 CO("eCO") 레벨들이 3.61 ppm 내지 5.6 ppm의 범위일 수 있다는 것을 논의한다. 일례에서, eCO에 대한 컷오프 레벨은 흡연자를 식별하기 위해 8-10 ppm보다 높았다.
다시 도 27로 되돌아가면, 도시된 바와 같이 휴대용 또는 개인용 샘플링 유닛(1900)은 개인용 전자 장치(110) 또는 컴퓨터(112)와 통신한다. 여기서 개인용 전자 장치(110)는 스마트폰, 보통의 전화, 셀룰러폰, 또는 개인용 샘플링 유닛(1900)으로부터 데이터를 수신하도록 배타적으로 설계된 다른 개인용 송신 장치를 포함하지만 이로 제한되지 않는다. 마찬가지로, 컴퓨터(112)는 개인용 컴퓨터, 로컬 서버, 또는 원격 서버를 포함하도록 의도된다. 개인용 샘플링 유닛(1900)으로부터의 데이터 송신(114)은 개인용 전자 장치(110) 및/또는 컴퓨터(112) 둘 모두 또는 이들 중 어느 하나에 대해 발생할 수 있다. 더욱이, 개인용 전자 장치(110)와 컴퓨터(112) 사이의 동기화(116)는 선택적이다. 개인용 전자 장치(110), 컴퓨터(112), 및/또는 개인용 샘플링 유닛(1900) 중 어느 하나는 본 명세서에서 설명된 바와 같은 데이터 분석을 위해 원격 서버로 데이터를 송신할 수 있다. 대안적으로, 데이터 분석은, 완전히 또는 부분적으로, (컴퓨터 또는 개인용 전자 장치와 같은) 로컬 장치에서 발생할 수 있다. 임의의 경우에, 개인용 전자 장치(110) 및/또는 컴퓨터(112)는 도 27에 도시된 바와 같이 개인, 간호인, 또는 다른 개인에게 정보를 제공할 수 있다.
도 27의 도시된 예에서, 개인용 샘플링 유닛(1900)은 수집 관(1902)을 통해 개인으로부터의 호기된 공기(108)의 샘플을 받아들인다. 개인용 샘플링 유닛(1900) 내의 하드웨어는 호흡 샘플 내의 일산화탄소(CO) 기체를 검출하는 임의의 구매 가능한 전기화학적 기체 센서, (예를 들어, 데이터의 송신을 제공하기 위해 블루투스, 셀룰러, 또는 다른 전파를 통해) 데이터(114)를 송신하는 구매 가능한 송신 하드웨어를 포함한다. 이어서 송신된 데이터 및 연관된 측정치들 및 정량화가 컴퓨터 디스플레이(112) 또는 개인용 전자 장치(110) 중 어느 하나(또는 이들 둘 모두) 상에 디스플레이된다. 대안적으로, 또는 조합하여, 정보 중 임의의 것이 휴대용 샘플링 유닛(1900) 상에 선택적으로 디스플레이될 수 있다.
개인용 샘플링 유닛(또는 개인용 호흡 유닛)은 또한 각자의 장치들(110 및 112)과의 직접-유선 통신을 허용하기 위해 표준 포트들을 이용할 수 있다. 소정 변형들에서, 개인용 샘플링 유닛(1900)은 또한 분리 가능한 또는 내장된 메모리 저장소를 포함할 수 있으며, 그러한 메모리는 데이터의 기록 및 데이터의 개별적인 송신을 허용한다. 대안적으로, 개인용 샘플링 유닛은 데이터의 동시 저장 및 송신을 허용할 수 있다. 장치(1900)의 추가적인 변형들은 메모리 저장소를 요구하지 않는다. 또한, 유닛(1900)은 임의의 수의 GPS 컴포넌트들, (움직임을 추적하기 위한) 관성 센서들, 및/또는 환자의 행동에 관한 추가적인 정보를 제공하는 다른 센서들을 이용할 수 있다.
개인용 샘플링 유닛(1900)은 또한 임의의 수의 입력 트리거(예를 들어, 스위치 또는 센서들)(1904, 1906)를 포함할 수 있다. 아래에서 설명되는 바와 같이, 입력 트리거(1904, 1906)는 개인이 호흡 샘플(108)의 전달을 위해 장치(1900)를 프라이밍할 수 있게 하거나, 흡연된 담배의 양, 강도 등과 같은 담배에 관한 다른 정보를 기록할 수 있게 한다. 또한, 개인용 샘플링 유닛(1900)의 변형들은 또한 장치(1900)에 임의의 입력들의 타임스탬프를 연관시킨다. 예를 들어, 개인용 샘플링 유닛(1900)은 샘플이 제공되는 시간을 연관시키고, 데이터(114)를 송신할 때 측정의 시간과 함께 측정된 또는 입력된 데이터를 제공할 수 있다. 대안적으로, 개인용 샘플링 장치(1900)는 샘플이 획득되는 시간을 식별하기 위해 대안적인 수단을 사용할 수 있다. 예를 들어, 각각의 샘플에 대한 타임스탬프를 기록하기보다는 일련의 샘플들이 주어지면, 그 일련 내의 샘플들 각각 사이의 기간들이 기록될 수 있다. 따라서, 임의의 하나의 샘플의 타임스탬프의 식별은 그 일련 내의 샘플들 각각에 대한 타임 스탬프의 결정을 허용한다.
소정 변형들에서, 개인용 샘플링 유닛(1900)은 그것이 최소 프로파일을 갖고 최소 노력으로 개인에 의해 쉽게 운반될 수 있도록 설계된다. 따라서, 입력 트리거들(1904)은 로우 프로파일 촉각 스위치들, 광학 스위치들, 용량성 터치 스위치들, 또는 임의의 일반적으로 사용되는 스위치 또는 센서를 포함할 수 있다. 휴대용 샘플링 유닛(1900)은 또한 임의의 수의 일반적으로 공지된 기술들을 사용하여 사용자에게 피드백 또는 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 도시된 바와 같이, 휴대용 샘플링 유닛(1900)은 아래에서 논의되는 바와 같이 선택 정보를 보여주는 스크린(1908)을 포함할 수 있다. 대안적으로, 또는 추가적으로, 피드백은 진동 요소, 가청 요소, 및 시각 요소(예를 들어, 하나 이상의 컬러의 조명 소스)의 형태일 수 있다. 피드백 컴포넌트들 중 임의의 것은 샘플을 제공하라는 그리고/또는 흡연 행동의 측정에 관련된 피드백을 제공하라는 리마인더로서의 역할을 할 수 있는 경보를 개인에게 제공하도록 구성될 수 있다. 또한, 피드백 컴포넌트들은 시스템이 바이오메트릭(예를 들어, eCO, CO 레벨들 등) 및 다른 행동 데이터(예를 들어, 수동으로 또는 유닛에 결합된 GPS 컴포넌트를 통해 입력된 위치, 담배들의 수, 또는 다른 트리거들)를 캡처하는 기간을 연장하기 위해 호기된 공기의 주기적인 샘플들을 제공하도록 개인에게 상기시키기 위한 노력으로 반복적으로 개인에게 경고를 제공할 수 있다. 소정 경우들에서, 리마인더들은 초기 프로그램 또는 데이터 캡처 동안 더 높은 빈도로 트리거될 수 있다. 일단 충분한 데이터가 획득되면, 리마인더 빈도는 감소될 수 있다.
도 28a는 도 27에 도시된 시스템의 변형들로 수집될 수 있는 데이터의 시각적 표현을 예시한다. 위에서 논의된 바와 같이, 개인은 휴대용 샘플링 유닛을 사용하여 호흡 샘플들을 제공한다. 개인은 치료 또는 개입 프로그램의 성질에 따라 규칙적인 간격으로 또는 무작위 간격들로 상기될 수 있다. 각각의 샘플은 CO의 양을 측정하기 위해 휴대용 샘플링 유닛 내의 하나 이상의 센서들에 의해 평가된다. CO 측정치들은 전형적으로 도 28a의 그래프 상의 변곡 포인트들(410)에 대응한다. 각각의 CO 측정치(410)는 수평축에 도시된 바와 같은 타임스탬프에 대응한다. 휴대용 샘플링 유닛을 통해 누적된 데이터는 기간 동안 개인의 흡연 행동에 기인하는 CO의 양을 나타내는 eCO 곡선을 획득하기 위해 그래프화될 수 있는 샘플의 CO 측정치 및 시간을 적어도 포함하는 데이터세트의 수집을 허용한다.
본 명세서에 언급된 바와 같이, 개인은 또한 담배의 흡연과 같은 추가적인 정보를 추적할 수 있다. 담배의 흡연은 바(414)에 의해 도시된 바와 같이 그 자신의 타임 스탬프와 연관될 수 있다. 본 개시 하의 방법 및 시스템의 하나의 변형에서, 개인은 흡연된 담배들의 수 또는 그의 분율을 입력하기 위해 휴대용 샘플링 유닛 상의 입력 트리거들을 사용할 수 있다. 예를 들어, 입력 트리거의 각각의 작동은 담배의 분율 양(예를 들어, ½, 1/3, ¼ 등)과 연관될 수 있다.
도 28b는 전술된 바와 같이 수집된 데이터의 그래픽 표현의 일부를 예시한다. 그러나, 이 변형에서, 개인의 흡연 행동의 정량화는 eCO 판독값들 사이의 CO 값을 더 잘 근사화하기 위해 행동 데이터를 사용할 수 있다. 예를 들어, 몇몇 변형들에서, 임의의 2개의 포인트들(410) 사이의 eCO 측정치들은 2개의 포인트들 사이의 선형 근사를 사용하여 근사화될 수 있다. 그러나, 새로운 CO에 노출되는 것의 부재 시에, CO 레벨은 혈류 내에서 감쇠되는 것으로 알려져 있다. 이러한 감쇠는 표준 비율, 환자의 바이오메트릭 정보(체중, 심장박동, 활동 등)에 기초한 비율을 사용하여 근사화될 수 있다. 도 28b에 도시된 바와 같이, 환자가 담배들(414) 사이에 있을 때, 계산된 CO 레벨은 감쇠율(440)을 따를 수 있다. 일단 개인이 담배(414)를 기록하면, CO 증가(442)는 표준 비율 또는 위에서 논의된 바와 같이 바이오메트릭 데이터를 사용하여 계산되는 비율을 사용하여, 또는 흡연된 담배들의 강도, 지속기간, 및 양에 기초하여 다시 근사화될 수 있다. 따라서, 본 명세서에 설명된 방법들 및 시스템은 선택적으로 위에서 논의된 행동 데이터를 사용하여 개선된(또는 근사화된) eCO 곡선(438)을 사용할 수 있다. 그러한 개선된 eCO 비율은 또한 개인이 잠자는 동안 개선된 eCO 곡선(438)을 결정하는 데 사용될 수 있다. 이어서 이러한 개선된 eCO 곡선은 본 명세서에 설명된 바와 같이 개선된 eCO 부하를 제공할 수 있다. 감쇠율을 결정하는 데 사용되는 바이오메트릭 정보는 휴대용 샘플링 장치에 의해 또는 시스템과 통신하는 외부 바이오메트릭 측정 장치들에 의해 측정될 수 있다.
이러한 근사화된 또는 개선된 eCO 곡선(438)은 개인이 실시간 근사화된 CO 레벨(즉, 흡연하지 않을 때의 감소율 및 흡연할 때의 증가율)을 볼 수 있기 때문에 행동을 변화시키는 것을 돕는 수단으로서 개인에게(또는 제3자에게) 디스플레이될 수 있다. 추가적인 정보가 또한 디스플레이될 수 있으며, 예를 들어, 시스템은 또한 각각의 담배에 따른 CO 증가량을 그들의 시작 CO 값에 기초하여 계산할 수 있다.
도 29는 소정 기간에 걸친 eCO 곡선(412)을 결정하는 데 사용되는 데이터세트의 예를 예시하며, 여기서 개인의 흡연 행동에 기인하는 eCO는 다양한 시간의 간격들에 걸쳐 정량화되어 각각의 간격에 대한 eCO 부담 또는 eCO 부하를 결정할 수 있다. 도시된 바와 같이, 기간은 수평축을 따라 연장되고, 휴대용 샘플링 유닛에 의해 캡처/송신된 이력 및 진행중 데이터를 포함한다. 개인에게 그들의 흡연 행동에 관하여 더 효과적인 피드백을 제공하기 위해, 소정 시간 간격 동안의 eCO 곡선(412)이 정량화될 수 있다. 예시된 예에서, 시간들(416 및 418) 사이의 시간의 간격은 24시간 시간의 간격을 포함한다. 후속하는 24시간 간격이 시간들(418 및 420) 사이에 정의된다. 시간의 간격 또는 시간 간격은 데이터세트가 걸쳐 있는 기간 내의 2개의 포인트들 사이의 임의의 시간을 포함할 수 있다. 대부분의 경우들에서, 시간의 간격은 동일한 시간 지속기간을 갖는 다른 시간의 간격들과 비교될 것이다(즉, 여기서 각각의 간격은 M분, H시간, D일 등을 포함할 수 있다).
시간의 간격에 걸쳐 eCO 부담/부하를 정량화하는 하나의 방법은 도 29의 그래프에 도시된 바와 같이 데이터세트를 사용하여 주어진 시간의 간격(예를 들어, 416 내지 418, 418 내지 420 등) 사이에 eCO 곡선(412)에 의해 또는 그 아래에 정의된 면적을 획득하는 것이다. 예시된 예에서, 제1 간격(416 내지 418)에 대한 eCO 부담/부하(422)는 41(COppm * t 단위로 측정됨)을 포함하는 반면, 제2 간격(418 내지 420)에 대한 eCO 부담(422)은 37을 포함한다. 위에서 언급된 바와 같이, eCO 부담/부하(422)와 함께, 데이터세트는 각각의 담배의 타임스탬프와 함께 흡연된 담배들(414)의 수를 포함할 수 있다. 이러한 담배 데이터는 또한 임의의 주어진 시간의 간격에 대한 eCO 부담/부하(422)와 함께 요약될 수 있다(426). 예시된 예에서, eCO 부담/부하는 일일 부하이며, 이는 개인이 그들의 CO 노출을 추적할 수 있게 한다. CO 부하를 결정하는 것은 흡연자들이 상이하게 흡연하기 때문에 담배들을 단순히 카운팅하는 것에 비해 총 연기 노출의 더 정확한 반영이다. 한 명의 흡연자는 전체 담배를 완전히 그리고 깊게 그리고 강하게 흡연할 수 있는 반면, 다른 사람은 덜 깊게 그리고 덜 강하게 흡연한다. 둘 모두의 개인들이 1일당 한 팩을 흡연할 수 있지만, 전자는 연기가 흡입되는 강도로 인해 훨씬 더 높은 일일 CO 부하를 가질 것이다. CO 부하는 또한 개인이 흡연-중지 프로그램에서 환자가 될 때와 같이 중요하다. 그러한 경우에, 정량화는 간병인 또는 상담사가 환자가 그들의 흡연 활동을 감소시키는 동안 환자를 추적할 수 있게 한다. 예를 들어, 환자는 1일당 20개의 담배로부터 18개 내지 16개 등으로 감소시킬 수 있다. 그러나, 1일당 10개의 담배들에서, 환자는 낮아지지 않은 일일 CO 부하를 여전히 가질 수 있는데, 왜냐하면 그들이 감소된 수의 담배를 흡연할 때 보상하고 있기 때문이다(즉, 환자가 더 세게 그리고 더 깊게 그리고 더 강하게 흡연함). 환자의 감소된 흡연 노출은 그들의 CO 부하가 감소할 때만 발생한다.
도 29에 도시된 데이터는 단지 예시 목적을 위해 의도된 것이고, 주어진 데이터세트에 대한 기간의 지속기간은 개인이 바이오메트릭 및 행동 데이터를 캡처하기 위해 휴대용 샘플링 유닛을 사용하는 시간의 양에 의존한다. 호기된 일산화탄소의 노출을 정량화하는 것은 데이터세트를 사용하여 기간에 걸친 호기된 일산화탄소 대 시간의 함수를 상관시키는 것 및 eCO 곡선(412) 아래의 면적을 획득하는 것을 포함한다. 방법 및 시스템의 변형들에서, eCO 곡선은 계산되거나 근사화될 수 있다.
도 30은 바이오메트릭 데이터뿐만 아니라, 개인의 흡연 행동을 평가하는 데 관심이 있는 사용자, 간병인, 또는 다른 당사자의 이익을 위한 다양한 다른 정보를 디스플레이하는 예를 예시한다. 도 30에 예시된 데이터는 예시의 목적을 위한 것이고, 휴대용 전자 장치(예를 들어, 도 27에서의 110 참조) 상에 또는 하나 이상의 컴퓨터 상에 디스플레이될 수 있다. 또한, 바이오메트릭 데이터 또는 다른 데이터 중 임의의 것이 휴대용 샘플링 유닛(1900) 상에 디스플레이될 수 있다.
도 30은 소정 기간에 걸친 eCO 곡선(412)의 그래픽 출력(120)뿐만 아니라 기간 내의 임의의 주어진 시간의 간격에 대한 담배 카운트를 포함하는 개인의 흡연 행동 데이터의 "대시보드" 뷰(118)를 예시한다. 그래픽 출력(120)은 또한 측정된 또는 계산된 니코틴 추세(424)를 제공할 수 있다. 이러한 니코틴 추세(424)는 니코틴의 직접적인 측정이기보다는 흡연된 담배들(426)의 수로부터 결정될 수 있다.
도 30은 또한 교번 기간에 걸친 eCO 곡선(412)의 제2 그래픽 출력 디스플레이(122)를 예시한다. 이 예에서, 제1 그래픽 디스플레이(120)는 7일에 걸친 eCO 곡선(412)을 나타내는 반면, 제2 디스플레이(122)는 3일에 걸친 데이터를 나타낸다. 대시보드 뷰(118)는 또한 최신 eCO 부담/부하(124)(또는 최신 샘플로부터의 최신 eCO 판독값), 당일과 같은 정의된 기간에 걸친 담배들의 수(126)뿐만 아니라, 니코틴의 양(128)을 포함하는 추가적인 정보를 포함할 수 있다. 또한, 대시보드(118)는 또한 (매일 내지 매월 카운트와 같은) 정의된 기간에 걸쳐 개인에 의해 제공된 샘플들의 수의 카운트(130)를 포함할 수 있다.
대시보드(118)는 또한 흡연의 감소 또는 중단에 있어서 개인을 도울 수 있는 정보를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 도 30은 또한 개인에 의해 흡연된 담배들(126 또는 426)의 부분의 카운트를 사용하여 담배들의 비용(132)을 나타낸다. 대시보드는 또한 흡연의 중단을 돕기 위해 소셜 커넥션들(146, 142, 140)을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 대시보드는 직접적으로 메시징될 수 있는 개업의 또는 상담사(140)를 디스플레이할 수 있다. 게다가, 그들 자신의 흡연 행동을 감소시키려고 또한 시도하고 있는 소셜 지인들(142) 상에 정보가 디스플레이될 수 있다.
대시보드(118)는 또한, 트리거들을 회피하기 위한 리마인더로서 개인에 대해, 위에서 논의된 바와 같이 흡연 트리거들에 관한 정보(134)를 디스플레이할 수 있다. 대시보드는 또한 개인이 그의/그녀의 개업의 또는 상담사와 함께 이전에 완성한 행동 설문지들의 결과들(136)을 포함하지만 이로 제한되지 않는 추가적인 행동 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
대시보드(118)는 또한 개인의 분석에 기초하여 본 명세서에서 논의된 정보 중 임의의 것을 선택적으로 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 개인의 흡연 행동들을 특성화하고 그러한 행동들을 개인이 흡연을 감소시키거나 중단하는 것을 돕는 데 효과적인 소정 수단과 연관시키는 것이 가능할 수 있다. 이러한 경우들에서, 여기서 개인의 행동들은 하나 이상의 표현형으로 분류하는 것을 허용한다(여기서 개인의 관찰 가능한 특성들은 하나 이상의 그룹 내에서 분류하는 것을 허용한다). 대시보드는 그 표현형에 대해 효과적인 것으로 발견된 정보를 디스플레이할 수 있다. 더욱이, 대시보드 상의 정보는 개인이 비흡연 동기 부여 요소로서 효과적인 것으로 발견하는 맞춤화를 허용하기 위해 사용자에 의해 선택적으로 조정될 수 있다.
도 31은 도 30에 도시된 것과 유사한 정보를 디스플레이하는 대시보드(118)의 다른 변형을 도시한다. 위에서 언급된 바와 같이, 디스플레이된 정보는 맞춤화 가능하다. 예를 들어, 이러한 변형은 이력 데이터(어제의 부하), 현재 eCO 부담 또는 부하뿐만 아니라, 비흡연자들의 것에 대한 타겟 레벨을 나타내는 그래픽 디스플레이에서 eCO 부하(140)를 예시한다. 도 30 및 도 31에 도시된 바와 같이, 흡연 중지에서의 개별 이전 시도들(138)이 디스플레이될 수 있다. 또한, eCO 추세(412)의 그래픽 표현(120)은 (각자의 샘플의) 개별 eCO 판독값들이 흡연 시간들에 관한 정보(426)뿐만 아니라 흡연의 시간 또는 지속기간(가변 지름의 원들에 의해 도시된 바와 같음)을 나타내는 그래픽과 함께 디스플레이될 수 있는 상태로 예시될 수 있다. 위에서 언급된 바와 같이, 그러한 정보는 휴대용 샘플링 유닛에 의해 입력되고 126 및 127에 도시된 바와 같이 추가적인 형태들로 디스플레이될 수 있으며, 이들은 흡연된 횟수 및 흡연된 전체 담배들의 수에 관한 이력 및 현재 데이터를 각각 나타낸다.
도 32a 내지 도 32c는 개인이 그들의 흡연 행동을 이해하려고 시도하는 것에 이익을 주기 위해 정량화되고 디스플레이되는 호기된 일산화탄소, 수집 시간, 및 담배 데이터를 포함하는 데이터세트의 다른 변형을 예시한다. 도 32a는 환자가 다수의 날 동안 호흡 샘플들을 수집한 예를 예시한다. 도 32a 내지 도 32c에 도시된 예시적인 데이터는 21일에 걸쳐 도시된 데이터를 보여주지만, 임의의 시간 범위가 본 명세서에 설명된 시스템들 및 방법들의 범위 내에 있다.
도 32a에 예시된 바와 같이, 기간(432)은 수평축을 따라 예시되며, 시간 간격들은 기간 내의 각각의 날이다. 도시되지는 않았지만, 샘플 수집의 초기 단계들 동안, 기간 자체는 하루 이상의 날을 포함할 수 있으며, 시간 간격은 시간 또는 분의 배수이다. 명백히, 기간이 더 길수록, 기간 내에서 의미 있는 시간 간격을 선택하는 프로그램의 능력이 더 크다.
도 32a는 흡연 데이터(담배들의 총 수(428) 및 연관된 곡선(430)을 포함함)가 eCO 곡선(412)을 나타내는 그래프 상에 중첩되는 대시보드(118)의 변형을 예시한다. 위에서 언급된 바와 같이, 개인은 정기적으로 또는 무작위로 호흡 샘플들을 제공한다. 소정 변형들에서, 휴대용 샘플링 유닛(도시되지 않음)이 개인에게 CO의 측정을 위한 샘플들을 제공하도록 프롬프트한다. 휴대용 샘플링 유닛은 위에서 논의된 바와 같이 샘플들이 타임 스탬프와 연관될 수 있게 하고 다른 사용자 생성 데이터를 송신한다. 이어서 CO 데이터는 시간의 간격에 걸쳐(예를 들어, 도 32a에 도시된 바와 같이 1일당) CO(호기된 CO에 대한 eCO)의 노출에 대한 값을 제공하도록 정량화된다.
도 32a는 또한 현재 데이터와 동시에 이력 데이터를 나타내는 능력을 보여준다. 예를 들어, CO 부하 데이터(140)는 이전 날의 CO 부하뿐만 아니라 최고 CO 판독값, 최저 CO 판독값, 및 평균 CO 판독값을 예시한다. 담배 데이터뿐만 아니라 흡연 중단 설문지 결과들(136)에 관하여 유사한 이력이 도시된다.
도 32b 및 도 32c는 개인이 그의/그녀의 흡연 행동을 감소시킴에 따라 데이터세트를 그래픽 형태로 예시한다. 도 32c에 도시된 바와 같이, 개인이 CO의 측정을 위한 샘플들을 계속 제공함에 따라, 데이터세트의 그래픽 표현은 더 적은 담배들을 흡연하는 개인의 자기-보고를 보여주며, 이는 CO 부하(124)의 감소된 값들을 통해 검증된다.
본 명세서에 설명된 시스템들 및 방법들, 즉 흡연 행동의 정량화 및 디스플레이뿐만 아니라 다른 행동 데이터는 건강관리 전문가들이 담배 연기의 영향들을 감소시키도록 설계된 효과적인 프로그램들을 이용할 수 있는 기반을 제공한다. 예를 들어, 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법들은 일반인 모집단 내로부터 흡연자들의 모집단을 간단히 식별하는 데 사용될 수 있다. 일단 이러한 모집단이 식별되면, 개인들 고유의 흡연 행동에 대한 데이터세트를 구축하는 것은 그 개인을 흡연 중단 프로그램에 등록하려고 시도하기 전에 수행될 수 있다. 위에서 언급된 바와 같이, 흡연 활동의 시간 데이터와 함께 흡연 부담(또는 CO 부담)의 정량화는 그 개인에 고유한 흡연 트리거들을 식별하기 위해 다른 행동 데이터와 조합될 수 있다. 따라서, 개인의 흡연 행동은 흡연 중단 프로그램을 선택하기 전에 건강관리 전문가에 의해 잘 이해될 수 있다. 또한, 본 명세서에 설명된 시스템들 및 방법들은 일단 그 개인이 흡연 중단 프로그램에 들어가면 개인의 행동을 모니터링하도록 쉽게 적응되며, 흡연 중단 프로그램이 효과적인 것으로 유지되고 개인이 흡연을 억제하는 것을 보장하기 위해, 일단 그들이 흡연을 중단하면, 개인을 모니터링할 수 있다.
또한, 흡연 행동의 정량화에 관하여 위에서 설명된 시스템들 및 방법들은 위에서 논의된 흡연 행동에 대한 모델을 구축, 업데이트 및 개선하는 데뿐만 아니라 궁극적으로 개인의 흡연 행동을 감소시키는 것을 돕기 위해 교란들을 제공하는 데 사용될 수 있다.
도 33a 내지 도 33h는 궁극적으로 흡연 중단 및 개인의 상태를 비흡연자로서 유지하는 것에 관하여 개인을 돕기 위해 개인의 흡연 행동을 식별하기 위한 치료 계획을 구현하는 데 사용되는 전술된 시스템들 및 방법들의 다른 변형을 예시한다.
예를 들어, 도 33a는 궁극적으로 개인이 흡연 행동을 감소시키고/시키거나 중단하는 것을 돕도록 의도된 다단계 요법/프로그램(440)을 제공하기 위해 본 명세서에서 발견된 교시 내용들을 통합하는 예시적인 개요의 개요를 예시한다. 도시된 바와 같이, 프로그램의 각각의 단계(442, 444, 446, 448, 450, 452)는 디스플레이(438)와 연관될 수 있다. 예시된 디스플레이(438)는 휴대용 장치(예를 들어, 스마트폰, 태블릿, 컴퓨터)를 나타내지만, 디스플레이는 사용자가 사용자 인터페이스 및 프로그램에 의해 제공되는 주제를 수신하고/하거나 그와 상호작용할 수 있는 임의의 디스플레이 또는 전용 전자 장치를 포함할 수 있다. 프로그램에 의해 제공되는 주제는 흡연의 효과들에 관해 개인에게 알리도록 의도된 흡연-관련 주제일 수 있고/있거나, 흡연 행동에 기초한 주제일 수 있다. 또한, 주제는 개인의 추적된 행동에 기초하여 변경될 수 있거나, 주제는 개인의 추적된 행동과 관련 없는 다른 인자들에 기초하여 변경될 수 있다.
흡연 관련 주제는 또한 흡연 행동을 컴파일하는 데 사용되는 장치들 및 시스템들의 적절한 사용에 관한 정보 및/또는 경고들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 경고들은 잠재적인 일산화탄소 중독의 측정, (예를 들어, 화재 또는 화학물질 방출로부터의) 비-담배 연기 흡입의 측정으로서의 사용을 포함하지만 이로 제한되지 않는 그러한 경우들에서 장치/시스템을 사용하는 것에 대한 경고들을 포함할 수 있다. 몇몇 경우들에서, 시스템은 비-담배 CO 노출이 발생하는 경우에 개인에게 응급 의료 서비스(예를 들어, 911)를 호출하라고 지시할 수 있다. 시스템은 또한 상이한 개인들 사이의 호흡 센서의 공유에 대한 경고와 같은 시스템 고유의 경고들을 제공할 수 있다.
더욱이, 개인에게 전달되는 주제는 어떤 양의 흡연 행동도 안전하지 않다는 일반적인 리마인더를 포함할 수 있다. 그러한 경고는 개인이 그의/그녀의 흡연 행동을, 개인이 안전한 흡연 레벨인 것으로 잘못 인지할 수 있는 상대적 레벨로 감소시키거나 유지하기 위해 시스템을 사용하려고 시도하는 것을 방지하도록 의도된다. 예를 들어, 그러한 경고는 특정 레벨의 호기된 CO, 예를 들어 0-6 ppm에서 트리거될 수 있다. 경고는 호기된 호흡 내의 CO의 낮은 레벨이 흡연을 개시하거나 증가시키는 것이 안전하다는 것, 또는 현재 레벨이 안전하다는 것을 나타내지 않음을 말할 것이다. 경고는 흡연이 사람의 건강에 해롭고 임의의 양의 흡연도 안전하지 않다는 것을 추가로 말할 수 있다.
예시된 예에서, 프로그램(440)의 단계들(442, 444, 446, 448, 450, 452)은 별개의 시간 스팬들 또는 기간들로 분할될 수 있으며, 여기서 각각의 단계는 개인이 그들의 흡연 행동을 절제하려고 시도할 시에 구축하고 진행할 수 있게 하는 상이한 목표를 제공한다. 예를 들어, 방법/시스템의 예에서, 초기 단계(442)는 사용자가 흡연 행동에 있어서의 즉각적인 변화를 실시하려고 하는 시도가 거의 없거나 전혀 없이 그들의 흡연 행동을 탐구하는 것을 허용한다. 그러한 탐구 단계(442)는 개인이 그들의 흡연 행동을 식별할 수 있게 하는 정보를 개인에게 제공한다. 도 33a에 도시된 예시된 예에서, 프로그램 단계들은 예시적인 기간들을 갖고서 다음과 같이 분리된다: 탐구(442)(9일), 구축(444)(1일 내지 4주), 동원(446)(1주), 중지(448)(1주), 확고(450)(11주), 및 지속(552)(40주). 명백히, 기간의 임의의 변형이 각각의 단계와 연관될 수 있다.
탐구(442)는 흡연 행동에 대한 행동을 불러일으키고 중지하는 것에 대한 개인의 관심을 촉발시키는 데 사용될 수 있다. 구축(444)은 중지하기로 결정하도록 개인을 격려하기 위한 기술들을 구축하는 데 사용될 수 있다. 동원(446)은 중지하도록 개인을 준비시키는 데 사용될 수 있다. 중지(448)는 개인이 중지하는 것을 돕는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 이 단계는 흡연 중단 동안 개인에게 지원을 제공하는 데 사용될 수 있으며, 여기서 지원은 상담사와의 상호작용 통신을 용이하게 하는 것, 동료 지원 상호작용 통신을 용이하게 하는 것, 흡연 중단을 지원하기 위해 정보 주제를 디스플레이하는 것, 또는 이들의 조합을 포함한다. 확고(450)는 개인에게 흡연을 계속 중지하기 위한 기술들을 제공하는 데 사용될 수 있다. 지속(452)은 재발을 방지하고 그들의 비-흡연 행동을 굳어지게 하기 위해 개인에게 지원을 제공하는 데 사용될 수 있다.
예를 들어, 위에서 논의된 바와 같이, 그러한 제1 단계(442)는 개인으로부터의 복수의 행동 데이터를 기록하는 것을 포함할 수 있으며, 여기서 그러한 행동 데이터는 흡연된 담배들의 수, 담배가 흡연되는 시간(들), 개인의 위치, 흡연하는 동안의 개인의 위치, 기분뿐만 아니라, 개인의 행동을 나타내는 임의의 다른 데이터를 포함할 수 있다. 행동 데이터와 관련하여, 방법은 개인이 개인으로부터의 복수의 생물학적 데이터를 제출하도록 허용할 수 있다. 예를 들어, 생물학적 데이터는 위에서 논의된 전자 장치들에 제출되는 호기된 공기 샘플들을 포함할 수 있다. 대안적으로, 또는 조합하여, 생물학적 데이터의 제출은 (예를 들어, 혈액, 호기된 공기, 온도 등을 통해) 개인의 생물학적 정보를 능동적으로 측정하는 임의의 수의 센서들을 통해 수동적으로 발생할 수 있다.
이어서 생물학적 정보가 정량화되며, 이는 개인이 흡연 노출의 영향을 이해할 수 있게 한다. 위에서 언급된 바와 같이, 생물학적 데이터가 호기된 일산화탄소를 포함하는 그러한 경우에, 흡연 노출의 정량화는 호기된 일산화탄소 부하를 포함할 수 있다.
다음에, 방법은 행동 데이터 및 흡연 노출 중 적어도 일부를 조합하는 행동 요약을 컴파일하는 것을 포함한다. 도 33b는 흡연 노출/호기된 CO 부하(124)뿐만 아니라, 흡연된 담배들의 수, 추정된 흡연 비용, 및 마지막 담배가 흡연된 이후의 시간을 포함하지만 이로 제한되지 않는 다수의 행동 데이터를 예시하는 행동 요약의 예의 디스플레이를 예시한다. 시각적 디스플레이는 또한 개인이 상담사뿐만 아니라 흡연 행동과 관련된 다양한 주제 아이템들 사이에서 상호작용할 수 있게 하기 위해 다양한 메뉴 옵션들(462)을 제공할 수 있다. 디스플레이(438)는 또한 개인이 일일 값들에 기초한, 또는 설정된 기간(예컨대, 7일, 30일, 전체 이력 등)에 걸친 행동 요약을 보도록 허용할 수 있다.
시스템은 또한 데이터의 정확성을 보장하기 위해 제출된 데이터(생물학적 및/또는 행동)를 평가할 수 있다는 점에 유의한다. 예를 들어, 시스템은 제출된 샘플들 사이의 시간 스팬을 평가하고 샘플들이 바람직하지 않은 간격들로 제출되는 경우 경고를 제공할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 개인으로부터의 복수의 생물학적 데이터를 획득하는 것이 생물학적 데이터의 이전 제출의 미리 결정된 시간 내에 발생하면 개인에게 경고를 제공할 수 있다. 몇몇 경우들에서, 특히 생물학적 데이터에 대해, 샘플들 사이의 충분한 시간을 허용함이 없는 샘플들의 제출은 측정의 유효성을 낮출 수 있다. 추가적인 변형들에서, 개인에 대한 경고는 경고를 제공하는 것에 더하여 개인으로부터의 복수의 생물학적 데이터 중 적어도 하나를 거절하는 것을 추가로 포함할 수 있다. 그러한 경고는 시각적으로, 들을 수 있게, 감각적으로, 그리고/또는 본 명세서에서 논의된 주제의 시각적 디스플레이를 통해 제공될 수 있다.
도 33c는 생물학적 데이터(124)와 함께 행동 데이터(460)를 포함하는 행동 요약의 예의 추가적인 예를 예시한다. 이 예에서, 사용자는 생물학적 데이터(예를 들어, 호기된 일산화탄소 부하)와 흡연된 담배들의 수의 디스플레이 사이에서 선택할 수 있다. 또한, 디스플레이(438)는 사용자가 흡연 위치들(464)의 형태로 행동 데이터를 보여주는 흡연 맵과 같은 특정 정보를 선택함으로써 데이터와 상호작용할 수 있게 한다. 본 개시는 흡연 행동에 관해 개인에게 알리기 위해 행동 요약의 전부 또는 적어도 일부를 개인에게 디스플레이하는 임의의 수의 변형들을 포함한다.
도 33d는 프로그램 동안 개인을 관여시키기 위해 하나 이상의 상호작용 활동을 사용하는 본 명세서에 개시된 방법의 다른 예를 예시한다. 이 변형에서, 상호작용 활동들은 프로그램의 제1 단계를 통해 확산될 수 있다. 예를 들어, 프로그램의 제1 단계는 임의의 시간 스팬을 포함할 수 있지만, 예시된 변형에서, 제1 단계는 9일로 분리되며 각각의 날은 그날의 활동을 나타내는 마커(468, 470, 474)를 갖는다. 마커들은 상호작용적일 수 있거나 - 이는 그들이 개인으로 하여금 활동에 액세스할 수 있게 한다는 것을 의미함 -, 마커들은 사용자에게 정보를 제공함에 있어서 일방향적일 수 있다. 여하튼, 활동들은 흡연 행동에 관하여 개인에게 주제를 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 33d에 도시된 바와 같이, 초기 활동(468)은 전술된 바와 같이 생물학적 및/또는 행동 데이터의 제출을 시작하도록 리마인더로서의 역할을 하거나 개인을 트리거할 수 있고, 방법은 사용자에게 피드백을 제공하기 위해 데이터 중 임의의 것을 통합하는 주제를 생성할 수 있다. 도 33d에서, 제1 활동(468)은 생물학적 샘플들(예를 들어, 호흡 샘플들)에 대한 필요성에 관하여 사용자에게 주제 피드백을 제공하며, 현재 카운트, 요구되는 샘플들의 최소 수, 또는 샘플들의 최소 수가 충족될 때까지의 카운트다운과 같은, 생물학적 또는 행동 샘플들과 관련된 임의의 정보를 제공할 수 있다.
도 33d는 또한 프로그램의 제1 단계의 추가적인 활동들 및/또는 날들을 나타내는 추가적인 마커들(468, 474)을 예시한다. 도 33d에 도시된 바와 같이, 주제(472)는 측정된 CO가 어떻게 담배들 내의 독소들에 대한 개인의 노출의 유용한 표시자인지에 관한 정보를 제공하는 것과 같이 전적으로 정보를 제공하는 것일 수 있다. 다른 변형들에서, 도 33e에 도시된 바와 같이, 주제는 상호작용 활동들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 25e에 도시된 바와 같이 중간 스크린 이미지는 담배들 또는 흡연과 연관된 비용에 대해 개인에게 프롬프트하고, 도시된 바와 같이 정보를 계산할 수 있다. 이어서 활동은 우측 스크린에 도시된 바와 같이 프롬프트된 정보를 조합하여, 개인의 흡연 행동(478)을 나타내는 추가적인 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 이 예에서, 정보는 추정된 흡연 비용, 흡연에 대한 이유들, 및 흡연을 중지할 때의 추정된 외삽된 절약을 포함한다. 상호작용 활동은 또한 생물학적 및/또는 행동 데이터를 제공하는 것에 대해 개인에게 보상(480)을 제공할 수 있다.
도 33f는 흡연에 대한 이유(482), 추가(486), 가정(488), (흡연에 소비된) 시간(490), 및 자신감(496)과 같은 주제들을 나타내는 추가적인 마커들(482, 486, 488, 490, 및 496)을 예시한다. 도시된 바와 같이, 디스플레이된 주제는 전적으로 정보를 제공하는 것일 수 있거나(예를 들어, 흡연에 대한 이유(484)를 디스플레이함), 프로그램 동안 입력된 데이터와 조합될 수 있다(예를 들어, 주당 흡연에 소비된 시간의 양(492)을 디스플레이함).
도 33g는 (도 33f의 활동 6(488)과 연관된) 다른 활동을 예시하며, 이 예에서, 중간 스크린에 도시된 바와 같이, 프로그램에 의해 프롬프트된 상호작용 데이터는 개인과 연관된 환경 인자들(예를 들어, 가정 정보)에 관련된다. 일단 개인이 환경 정보를 입력하면, 프로그램은 이어서 우측 스크린에 도시된 바와 같이 프롬프트된 환경 정보를 조합하여, 환경 데이터를 사용하여 개인의 흡연 행동(478)을 나타내는 추가적인 정보를 제공할 수 있다.
도 33h는 활동들 또는 날들 7 내지 9(490, 496, 498)를 나타낸다. 제1 프로그램 단계가 종료에 접근함에 따라, 개인은 프로그램이 개인에게 그의/그녀의 흡연 행동에 관한 상기의 메트릭들을 제공할 것이라고 가정하면 영향을 받을 수 있는 흡연을 중지하는 그들의 능력에 있어서의 그들의 자신감(494)에 대해 프롬프트될 수 있다. 완료 마커(498)에 의해 표시된 바와 같이, 일단 초기 프로그램 단계가 종료되면, 개인은 그 개인에 고유한 메트릭들을 사용하여 컴파일된 개인화된 흡연 행동 프로파일을 가질 것이다. 이어서 상호작용 활동들은 (도 33a에 약술된 바와 같이) 개인에게 프로그램의 다음 단계에 들어가도록 프롬프트할 수 있다.
본 발명의 다수의 실시예들이 설명되었다. 그럼에도 불구하고, 본 발명의 사상 및 범위로부터 벗어남이 없이 다양한 수정들이 이루어질 수 있다는 것이 이해될 것이다. 위에서 논의된 변형들의 태양의 조합뿐만 아니라 변형들 자체의 조합들은 본 개시의 범위 내에 있는 것으로 의도된다.
본 발명의 진정한 사상 및 범위로부터 벗어남이 없이 설명된 발명에 대해 다양한 변경들이 이루어질 수 있고 등가물들(본 명세서에서 언급되든지 또는 얼마간의 간략함을 위해 포함되지 않든지 간에)이 대용될 수 있다. 또한, 본 발명의 변형들의 임의의 선택적인 특징이 독립적으로, 또는 본 명세서에 설명된 특징들 중 임의의 하나 이상과 조합하여 제시되고 청구될 수 있다. 따라서, 본 발명은, 가능한 경우, 실시예들의 다양한 태양들의 조합들 또는 실시예들 자체의 조합들을 고려한다. 단수 아이템에 대한 언급은 복수의 동일한 아이템들이 존재할 가능성을 포함한다. 보다 구체적으로, 본 명세서에서 그리고 첨부된 청구범위에서 사용된 바와 같이, 단수 형태들(부정관사("a", "an"), "상기(said)", 및 정관사("the"))은, 문맥이 명백히 달리 지시하지 않는 한, 복수의 언급 대상들을 포함한다.
Claims (33)
- 행동-수정 프로그램에 참여하는 개인-사용자를 돕는 코치-상담사 사이의 전자적 상호작용을 향상시키는 방법으로서,
상기 코치-상담사와 상기 개인-사용자 사이의 상기 전자적 상호작용 동안 정보의 데이터베이스에 대한 전자적 액세스를 제공하는 단계로서, 상기 정보의 데이터베이스는 상기 개인-사용자에 고유한 복수의 사용자-고유의 입력 데이터를 포함하고, 상기 복수의 사용자-고유의 입력 데이터는 개인-사용자 사이코그래픽 정보(psychographic information)의 서브세트, 개인-사용자 개인 정보의 서브세트, 및 개인-사용자 생물학적 입력 데이터의 서브세트 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 복수의 사용자-고유의 입력 데이터의 적어도 일부는 이전에 수집되는, 상기 코치-상담사와 상기 개인-사용자 사이의 상기 전자적 상호작용 동안 정보의 데이터베이스에 대한 전자적 액세스를 제공하는 단계;
상기 전자적 상호작용 동안 상기 행동-수정 프로그램에서의 상기 개인-사용자의 활동에 관한 이력 정보(historical information)를 포함하는 배경 데이터를 상기 코치-상담사에게 전자적으로 디스플레이하여, 상기 코치-상담사가 상기 전자적 상호작용 동안 상기 개인-사용자에 관한 상기 이력 정보를 검토할 수 있게 하는 단계;
상기 행동-수정 프로그램에 적용 가능한 일반적인 정보의 데이터베이스로부터의 통신 토픽의 적어도 하나의 프롬프트를 상기 코치-상담사에게 전자적으로 공급하는 단계로서, 상기 적어도 하나의 프롬프트는 상기 코치-상담사와 상기 개인-사용자 사이의 상호작용의 효율성 및 정확도를 개선하여 상기 코치-상담사가 상기 행동-수정 프로그램에서 상기 개인-사용자를 돕기 위한 코칭 토픽을 제공하는, 상기 행동-수정 프로그램에 적용 가능한 일반적인 정보의 데이터베이스로부터의 통신 토픽의 적어도 하나의 프롬프트를 상기 코치-상담사에게 전자적으로 공급하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 프롬프트를 상기 개인-사용자에게 코치-메시지로서 전자적으로 송신하는 단계를 포함하는, 방법. - 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프롬프트를 전자적으로 송신하는 단계는 상기 코치-상담사로부터의 입력 없이 자동으로 발생하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프롬프트를 전자적으로 송신하는 단계는 상기 코치-상담사로부터의 입력을 요구하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 방법은 상기 코치-상담사를 위한 전자 보고 인터페이스를 확립하는 단계를 추가로 포함하며, 상기 전자 보고 인터페이스는 상기 코치-상담사가 상기 행동-수정 프로그램에 참여한 복수의 사용자들로부터의 정보를 포함하는 배치 데이터(batch data)의 데이터베이스에 전자적으로 액세스할 수 있게 하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 정보의 데이터베이스는 상기 개인-사용자의 행동 요약을 추가로 포함하고, 상기 행동 요약은 상기 개인-사용자로부터의 상기 개인-사용자 생물학적 입력 데이터와 상기 개인-사용자에 의해 공급된 복수의 행동 데이터 중 적어도 하나의 연관을 포함하고, 상기 복수의 행동 데이터는 비-생물학적인, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 코치-상담사가 상기 개인-사용자에 관한 상기 정보의 데이터베이스를 업데이트할 수 있게 하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 정보의 데이터베이스 내의 상기 개인-사용자 개인 정보의 서브세트는 상기 개인-사용자에 관한 배경, 특성들, 인구통계, 및 이전 노트(previous note)들로 이루어진 그룹으로부터의 정보를 포함하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 정보의 데이터베이스 내의 상기 개인-사용자 사이코그래픽 정보의 서브세트는 마일스톤(milestone)들 및 타겟(target)들을 포함하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 배경 데이터를 디스플레이하는 단계는 상기 개인-사용자와 상기 코치-상담사 사이의 대화 이력을 디스플레이하는 단계를 포함하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프롬프트는 다수의 교번 사용자들에 적용 가능한 재사용 가능 프롬프트를 포함하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프롬프트는 부분적으로 작성된 진술서를 포함하고, 상기 코치-상담사는 완성된 진술서를 상기 개인-사용자에게 전송하기 전에 상기 부분적으로 작성된 진술서를 상기 완성된 진술서로 완성해야 하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프롬프트는 상기 코치-상담사에 의한 선택을 요구하고, 상기 적어도 하나의 프롬프트는 상기 적어도 하나의 프롬프트가 상기 코치-상담사에 의해 선택될 때 미리 채워지는 인코딩된 변수들을 포함하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프롬프트는 플레이스홀더(placeholder)들을 포함하고, 상기 방법은 코치-상담사가 상기 플레이스홀더들을 텍스트로 대체할 때까지 상기 적어도 하나의 프롬프트를 전자적으로 송신하는 것을 방지하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 관련 카테고리를 할당하기 위해 상기 코치-메시지를 태깅(tagging)하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
- 제14항에 있어서, 상기 관련 카테고리는 트리거 또는 행동을 포함하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 코치-메시지는 상기 개인-사용자에 관한 상기 정보의 데이터베이스에 추가되는, 방법.
- 제16항에 있어서, 상기 코치-메시지를 비공개 또는 공개로서 할당하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 코치-상담사가 상기 정보의 데이터베이스로부터 데이터를 선택할 수 있게 하는 단계는 상기 코치-상담사가 상기 적어도 하나의 프롬프트의 콘텐츠에 의해 검색할 수 있게 하는 단계를 포함하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 코치-상담사와의 스타일 유사성을 유지하도록 상기 적어도 하나의 프롬프트를 변경하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 개인-사용자로부터의 조회에 기초하여 자동화된 메시지를 선택하고, 상기 자동화된 메시지를 상기 개인-사용자에게 자동으로 송신하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 행동-수정 프로그램은 담배 흡연, 베이핑(vaping), 알코올 소비, 담배의 사용, 마약의 사용으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 행동을 방지하는 것을 포함하는, 방법.
- 행동-수정 프로그램에 참여하는 개인-사용자에게 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 방법으로서,
상기 개인-사용자에 고유한 복수의 사용자-고유의 데이터로 구성된 정보의 데이터베이스를 제공하는 단계로서, 상기 복수의 사용자-고유의 데이터는 개인-사용자 사이코그래픽 정보의 서브세트, 개인-사용자 개인 정보의 서브세트, 및 개인-사용자 생물학적 입력 데이터의 서브세트 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 복수의 사용자-고유의 데이터의 적어도 일부는 이전에 수집되는, 상기 개인-사용자에 고유한 복수의 사용자-고유의 데이터로 구성된 정보의 데이터베이스를 제공하는 단계;
상기 개인-사용자의 활동을 전자적으로 모니터링하는 단계;
상기 활동을 사용하여, 상기 행동-수정 프로그램에 적용 가능한 일반적인 정보의 데이터베이스로부터의 전자 미디어 콘텐츠를 포함하는 프로그램-관련 콘텐츠를 맞춤화하는 단계;
상기 프로그램-관련 콘텐츠를 상기 개인-사용자에게 전자 메시지로서 전자적으로 송신하는 단계; 및
상기 개인-사용자와 프로그램-관련 콘텐츠의 전자적 상호작용을 모니터링하는 단계를 포함하는, 방법. - 제22항에 있어서, 상기 전자 메시지는 상기 개인-사용자 사이코그래픽 정보의 서브세트, 상기 개인-사용자 개인 정보의 서브세트, 또는 개인-사용자 생물학적 입력 데이터의 서브세트 중 하나로부터의 적어도 하나의 데이터 아이템을 추가로 포함하는, 방법.
- 제22항에 있어서, 상기 프로그램-관련 콘텐츠를 상기 개인-사용자에게 전자적으로 송신하는 단계는 자동으로 발생하는, 방법.
- 제22항에 있어서, 프로그램-관련 콘텐츠를 전자적으로 송신하는 단계는 상기 개인-사용자로부터의 입력을 요구하는, 방법.
- 제22항에 있어서, 상기 정보의 데이터베이스는 상기 개인-사용자의 행동 요약을 추가로 포함하고, 상기 행동 요약은 상기 개인-사용자 생물학적 입력 데이터와 상기 개인-사용자에 의해 공급된 복수의 행동 데이터 중 적어도 하나의 연관을 포함하고, 상기 복수의 행동 데이터는 비-생물학적인, 방법.
- 제22항에 있어서, 상기 정보의 데이터베이스 내의 상기 개인-사용자 개인 정보의 서브세트는 상기 개인-사용자에 관한 배경, 특성들, 인구통계, 및 이전 노트들로 이루어진 그룹으로부터의 정보를 포함하는, 방법.
- 제22항에 있어서, 상기 정보의 데이터베이스 내의 상기 개인-사용자 사이코그래픽 정보의 서브세트는 마일스톤들 및 타겟들을 포함하는, 방법.
- 제22항에 있어서, 상기 프로그램-관련 콘텐츠를 상기 개인-사용자에 관한 상기 정보의 데이터베이스에 추가하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
- 제22항에 있어서, 코치-상담사가 상기 개인-사용자와 전자적으로 통신하기 위해 상기 정보의 데이터베이스로부터 데이터를 선택할 수 있게 하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
- 제30항에 있어서, 상기 코치-상담사에게 적어도 하나의 프롬프트를 전자적으로 공급하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
- 제22항에 있어서, 상기 개인-사용자로부터의 조회에 기초하여 자동화된 메시지를 선택하고, 상기 자동화된 메시지를 상기 개인-사용자에게 자동으로 송신하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
- 제22항에 있어서, 상기 행동-수정 프로그램은 담배 흡연, 베이핑, 알코올 소비, 담배의 사용, 마약의 사용으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는 행동을 방지하는 것을 포함하는, 방법.
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